视线追踪系统中注视点估计算法研究

针对非接触式视线跟踪系统中注视点估计算法鲁棒性差的问题,提出一种基于角度映射的注视点估计算法。首先,根据人眼特性及视觉成像原理,瞳孔中心相对于角膜反射光斑的位置与注视点相对于红外光源的位置之间具有一定的角度映射关系,据此估计出注视点近似位置。然后,在眼球模型结构的基础上分析了眼球角膜曲面对注视点造成的偏差,通过弧长对误差进行补偿。最后,利用非线性多项式模型对眼球视轴和光轴之间的偏差进行拟合,得到最终的视线落点。实验证明,该系统具有较高的精度和自由度,在水平和垂直方向上最大误差均小于1 cm。     

基于眼角精确定位的视线估计

设计了一个单摄像机、单红外光源的视线估计系统.利用了眼角的位置信息,提出了利用USM锐化粗定位和Gabor眼角滤波器精确定位的两步定位眼角的方法;针对传统的利用瞳孔普尔钦斑点向量进行多项式拟合在头部运动时估计精度下降的问题,提出了利用内眼角间距对普尔钦斑点向量进行矫正,并采用支持向量回归建立眼部特征参数与多项式拟合误差之间的关系,进行误差补偿;结合精确定位的眼角位置,建立了二维眼部特征与屏幕坐标之间的映射关系.实验表明,该方法实现了一定范围内头部自由运动下精确的视线估计.     

基于极限学习机(ELM)的视线落点估计方法

基于极限学习机(ELM)所具有的训练速度快、适合多分类的特点,提出一种新的单摄像机视线追踪系统视线落点估计方法.在初始标定阶段,将多视线参数作为ELM输入,将视线在屏幕上的落点区域作为输出,将非线性多项式作为激活函数,通过初始标定获取ELM训练数据,建立视线特征参数和视线屏幕落点之间的映射模型.实验结果表明,通过对不同角度分布的视线落点进行估计和改变隐层单元数量进行训练,基于ELM的视线落点估计方法无论视线落点精度还是稳定性均优于传统的非线性多项式拟合方法.     

视线追踪系统中基于黎曼几何的落点补偿方法研究

针对非接触式视线跟踪系统中注视点估计算法鲁棒性差的问题,对单相机双光源的视线追踪系统进行了改进.在空间相似三角形注视点估计算法的基础上,提出一种基于黎曼几何的视线落点补偿方法.在眼球模型结构的基础上分析了眼球角膜曲面对视线落点偏差的影响.根据人类眼球生理特点,在黎曼几何中对眼球曲面结构进行建模,提出以最短测地线长度为边长构造平面三角形,以补偿欧式几何中直线距离造成的视线落点的误差.利用非线性多项式模型对眼球视轴和光轴之间的偏差进行拟合,得到最终的视线落点.实验证明,该方法在水平和垂直方向上最大误差均小于1 cm,对视线落点补偿具有显著效果.     

一种非接触式实时视线追踪系统的设计

为方便残疾人和老年人使用计算机进行信息交互,设计了一种非接触式低成本视线追踪系统.系统设计了一种双环形红外光源,通过交替照射用户脸部,用单CCD摄像机得到"亮瞳"和"暗瞳"的相邻两帧图像.将这两帧图像做差得到瞳孔的位置,使用椭圆拟合方式求得瞳孔中心,加之在"暗瞳"图像上得到的普洱钦斑中心,从而确定了局部视线的盯视方向.基于人类视线移动的特点,提出了使用神经网络和卡尔曼滤波相结合的方法进行瞳孔跟踪,最后给出了视线映射模型和校准方式.     

基于样本扩充和改进Lasso回归的视线估计

为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%.     

基于深度学习的单相机双光源的眼动交互技术

为进行高帧率眼动交互,提出了基于深度学习的单相机双光源识别方法。该方法运用了反射光斑与视线落点的相关关系,得到了由眼图到视线落点的映射规律,构建了人机眼动交互装置并得到高质量数据集,训练得到了精度与速度较高的视线落点定位模型,解决了视线估计数学模型复杂、运算量大的问题。实验结果表明,该方法实现了实时识别用户视线落点并进行交互的功能,可支持心理学实验研究以及虚拟现实应用技术的发展和应用。     

一种引入视线角加速度补偿的比例导引算法

针对在大机动目标情况下,现有制导导弹存在的制导律精度不高的问题,提出一种利用导引头测量的视线角速度,进行目标运动信息估计,并把估计的信息引入比例导引律中,提高导弹制导精度。通过对比仿真实验可以看出,引入视线角加速度补偿的比例导引制导算法可以有效对抗大机动目标,具有良好的抗视线角速度测量噪声的能力。     

制导控制一体化有限时间收敛控制算法

针对拦截高速机动目标的需求,研究了一种完全制导控制一体化有限时间收敛控制算法。首先,根据传统完全制导控制一体化模型,推导了导弹完全制导控制一体化视线角速率有限时间收敛模型;其次,构造了带补偿函数的非线性滑模切换函数,根据有限时间收敛终端滑模控制理论,设计了基于完全制导控制一体化的有限时间收敛控制算法,并通过自适应方法对系统不确定性的最大值进行了估计、运用高阶滑模微分器对视线角速率和弹目相对距离的高阶导数进行了解算;最后,仿真结果表明,与一般的控制算法相比,论文所设计的有限时间收敛控制算法能够达到视线角速率有限时间收敛,且具有更小的脱靶量和更短的飞行时间。     

二维PSD非线性修正共轭梯度算法

根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度·     

基于膨胀卷积的多模态融合视线估计

基于表观的视线估计方法主要是在二维的三原色(red green blue,RGB)图像上进行,当头部在自由运动时视线估计精度较低,且目前基于卷积神经网络的表观视线估计都普遍使用池化来增大特征图中像素点的感受野,导致了特征图的信息损失,提出一种基于膨胀卷积神经网络的多模态融合视线估计模型.在该模型中,利用膨胀卷积设计了一...     

凝视与被凝视——凝视理论视角下《野草在歌唱》的视觉关系解读

从福柯关于凝视理论的权力机制论述和话语分析来说，《野草在歌唱》描述了涵盖白人与黑人、富人与穷人以及男人与女人的复杂的视觉关系。小说中存在的凝视与被凝视的权力斗争及角色更迭表明凝视者与被凝视者身份定位的变动性，即人人皆处于他人的凝视中。而被凝视者借助于反凝视彻底颠覆原有的视觉特权和解构固有的视觉权力结构。     

基于红外发光管的快速视点跟踪装置研究

提出一种基于红外发光管的快速视点跟踪装置,解决目前视点跟踪技术的硬件开销大,提高响应速度慢的问题。通过控制红外发光管的明暗得到图像,并采用分水岭的方法进行灰度分割,得到关于瞳孔的边缘及其在面部的相对位置,算法复杂度低,可以得到很好的实时效果;将得到的被测者瞳孔的图像拟合成连续的曲线,根据瞳孔的边界位置、边界的斜率计算出瞳孔的中心位置。该方法计算简单,并可以判断当瞳孔部分被眼睑遮住时的瞳孔中心位置。该装置在需要快速反应的场合及便携式设备中能有效提高响应速度,解决目前视点跟踪技术的应用环境要求高及算法复杂度高的问题。     

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。     

一种鲁棒的人眼光斑定位算法

光斑的检测和定位是视线跟踪系统中的一个重要环节,其定位精度直接影响视线跟踪系统的精度.目前常用的基于灰度二值化的光斑检测方法,容易受到光斑亮度变化和镜面反光等因素的影响.径向对称变换(RST)是一种有效的圆形目标检测技术,对上述干扰具有较好的鲁棒性,但计算代价偏高.为此提出了一种改进的径向对称变换(IRST),有效降低了算法的计算代价.在引入IRST实现光斑检测之后,再结合自适应二值化和重心法实现光斑的精确定位.实验结果表明,IRST算法的光斑检测鲁棒性明显高于基于灰度二值化的方法,而计算代价明显低于基于经典RST的光斑检测算法,最终的定位精度也优于其他同类算法.