基于KINECT的人眼视线方向估测方法研究

提出一种基于KINECT的视线方向估测方法,通过KINECT获取人脸图像数据及人脸网格信息,检测和消除人眼区域的光斑,进而利用人眼灰度分布特点对瞳孔进行粗定位得到瞳孔中心;通过计算眼睛参考点与瞳孔中心形成的距离和其连线与坐标轴形成的角度关系对视线方向进行分类处理,完成视线方向的估测。实验结果表明所提出的方法在低分率的图像条件下能准确地估测出人眼视线方向。     

瞳孔检测的图像裁剪与异常瞳孔排除

为获取眼部特征进行视线跟踪,提出了一种具有较高实时性和正确率的瞳孔检测方法.使用模板匹配定位眼睛在图像中位置,裁剪边缘冗余图像,降低瞳孔检测计算量,从而提高实时性;利用瞳孔的形状、颜色等特征以及眼球运动规律,得到瞳孔在图像中分布规律,对错误的瞳孔信息进行排除,从而提高瞳孔检测正确率.实验结果表明,在NVIDIA Jetson TX2嵌入式计算机上,该瞳孔检测方法检测正确率达到95.06%,检测速率为95 fps,耗时平均减少55.33%,具有良好的实用性.      

基于视频流的运动人体检测方法研究

提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,采用帧间差分法将当前帧图像分别与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分,并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时,采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取,将两种方法所获得的前景图像进行融合,再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效,能很好地克服光线的影响,提高监控系统的稳定性.     

基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.      

视频编码中的隔行编码技术研究

隔行编码技术是将一帧图像分成两场来进行编码的一种视频图像编码技术。本文通过对H.264／AVC中使用的帧场编码方式、图像级帧场自适应和宏块级帧场自适应编码方式的介绍与分析,找出帧场编码方式各自的优缺点,并通过分析总结得出帧编码和场编码方式各自适合的不同图像序列。     

基于差值区域的实时人脸定位

为了解决红外图像人脸跟踪鲁棒性差的问题,提出一种基于差值区域的实时人脸检测和定位方法,该方法主要是利用改进帧间差分法得到一帧差分图像,然后对差分图像进行预处理,确定"类"瞳孔的位置,进而标记出人脸差值区域,对该区域归一化后应用AdaBoost方法进行验证,从而得到人脸的准确定位。研究结果证明:该系统定位方法比直接应用AdaBoost方法有更好的实时性,该方法的各个环节都满足实时性要求,为红外条件下的人脸跟踪系统提供了有效的解决方案。     

一种改进的三帧差分运动目标检测

针对当前常用运动目标检测方法易受到光照和噪声影响、不易提取完整运动目标,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法.首先取连续三帧图像,对前两帧进行滤波及边缘提取,将提取结果进行异或运算,保留前两帧之间不同的边缘信息,然后对后两帧图像进行差分二值化,并进行膨胀处理,粗略得到运动目标,最后将该结果与异或结果进行与运算即可得到较为完整的运动目标边缘图.实验表明,该算法简单易行、可实时检测、能有效提取出运动目标边缘,改善了差分法常出现的运动目标信息丢失问题.     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

大视场下瞳孔图像的自动聚焦算法

由于视线追踪系统对捕获的瞳孔图像的质量要求很高，而这对瞳孔的精确聚焦又非常重要，为此，首次提出了一种在大视场及光圈、焦距未确定条件下的自动聚焦算法．依据图像灰度信息控制光圈，依据图像中光斑信息调整焦距并实现眼睛定位，使用FSWM算子实现自动聚焦．系统能够在不同光强条件及大小视场情况下实现自动聚焦．实验表明，在不同光照条件及用户不同使用位置的情况下，通过自适应调节，可获得清晰的瞳孔图像．     

基于帧差和Otsu的红外行人分割算法

针对红外图像中行人与环境对比度较低,直接进行分割易产生误分割问题,提出一种基于帧差和Otsu的红外行人分割算法.首先选取红外视频序列中时间间隔较短的2帧图像求其帧差图像,对帧差图像采用Otsu分割得到运动目标的部分区域;然后对基准帧也采用Otsu方法分割,并将帧差图像分割结果与基准帧分割结果相乘,得到目标区域的种子像素;最后在基准帧分割图像上,通过连通性判断得到最终的行人分割区域.实验结果表明,该算法很好地克服了环境带来的干扰,鲁棒性强,能有效实现红外行人目标的分割.     

特长隧道群出入口段驾驶员瞳孔大小变化规律

山区高速公路特长隧道群出入口段是行车风险较高的路段,隧道出入口段的"黑白洞效应"对驾驶员的视觉影响显著,为了研究该路段的驾驶员瞳孔大小随着与隧道洞口距离的变化情况,通过实车试验采集了10名男性驾驶员在雅康高速公路喇叭河隧道群路段行驶的瞳孔直径数据,分析了该隧道群路段各个隧道出入口的驾驶员瞳孔直径大小变化数据,采用统计检验和多元线性模型的方法得到了隧道群路段隧道出入口的驾驶员瞳孔直径预测模型。试验表明:在隧道群不同隧道的入口段,驾驶员瞳孔直径呈现后倾向"W形"波动趋势,在出口段则呈现后倾向"M形"波动趋势,在隧道前后的基本路段,驾驶员瞳孔直径处于2.8～3.5 mm,适应隧道内暗环境后驾驶员瞳孔直径则维持在4.0～5.0 mm。全覆盖设置遮光棚洞时,有利于短间距相邻隧道的平稳过渡,减小了驾驶员明暗适应过程中心理负荷波动程度。     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

动态测量瞳孔测试仪

论述了直接在明室中动态测量瞳孔测试仪的研制．采用近红外摄象、瞳孔视频信号处理、电子窗口等技术分析瞳孔视频信号的处理，保证动态瞳孔测试仪能够在明室或暗室中测量瞳孔的直径和面积．此外，在个别受试者的眼皮遮去部份瞳孔时，该测试仪也能进行正确测量．     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

用于瞳孔序列图像分析的实时轮廓检测和参数提取

本文介绍一种医用图像分析系统．该系统连续获取瞳孔图像,根据对图像序列的某些先验知识自动确定门限．在此基础上进行快速边缘检测,并自动修补缺损的目标轮廓．在判定所得轮廓有效后计算目标面积．若数据无效则自动重新采样．序列图像观测结束后对间隔不均匀的数据进行内插校正．系统所提供的分析结果可用于临床和医学研究     

一种序列虹膜图像的质量评价方法

为了实现对虹膜身份识别系统中所采集的序列虹膜图像的质量评判 ,提出了一种利用眼睛结构中瞳孔、虹膜、巩膜各区域边界部分灰度差值评判因子进行质量评价的方法。实验证明 ,用该方法可以快速、有效地鉴定序列虹膜图像的质量 ,提高该身份识别系统的工作效率     

An Improved Daugman Method for Iris Recognition

An improved Daugman iris recognition algorithm is provided in this paper, which embodies in two aspects: 1 Improvement for iris localization and 2 The improvement for both iris encoding and matching algorithms. In Step 1, the localization and shape of the pupil are roughly determined in iris image, which is used as prior knowledge to quickly locate the inner and outer boundary of iris from rough to fine scale. Eyelids, eyelashes areas and the spot in the pupil are automatically detected and removed to improve the localization accuracy. In Step 2, the possible noise from residual eyelashes is further filtered by selecting a "pure" iris area as a reference and making a validation judgment pixel-wise. Furthermore, the validation flag for each pixel is introduced into the iris encoding and matching computation, as a result, the rejection rate of iris recognition is reduced. Compared with Daugman algorithm, iris recognition test on collected human eye images shows that our proposed algorithm has an obvious improvement both on boosting the speed and reducing the rejection rate.     

物象空间正则归一化坐标理论及其在光学软件中的应用

介绍了Hopkins提出的物象空间正则归一化坐标理论，具体说明了正则归一化坐标的形成方法，在象持评价中，由于该坐标系统引用了出瞳参考球面，在出瞳函和象面复振幅分布间建立了简单而精确的傅立叶变换关系，方便了点扩散函 和光学传递函数的计算，在结构优化中，由于正则归一化坐标使系统的人瞳与出瞳间存在1：1的对应关系，大大降低了象差多项多的计算量，因此可以用波象差均方差作为评价函数，加强了优化计算的理论依据。