导读:本文包含了眼动跟踪算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视线跟踪,眼动跟踪,视线估计,注视点映射
眼动跟踪算法论文文献综述
周晓荣[1]（2018）在《基于头戴式眼动仪的视线跟踪算法研究》一文中研究指出人机交互技术是当代计算机技术研究的热点之一,随着物质世界的多样化发展,人们对多渠道、多途径的人机交互方式的需求越发的迫切。视觉交互的双向性特点使得它在人机交互过程中比鼠标、键盘的操作方式更加直观自然,因此对视线跟踪技术进行研究具有重大意义。传统的桌面式视线跟踪系统不适用于用户大范围运动的场景,国内现有的头戴式视线跟踪技术则存在算法普适性差、复杂度大等问题。因此,本课题以国外先进的视线跟踪设备为参照,对基于头戴式眼动仪的视线跟踪算法做进一步的研究,降低算法复杂度和提高系统稳定性。本文针对头戴式视线跟踪设备,提出了一种瞳孔中心映射的方法对注视点进行估计。充分利用了头戴式的眼动跟踪设备在进行眼动特征跟踪时,眼部图像采集摄像机与人眼的位置相对固定的特点,选取眼部图像中的坐标系原点为静止参考点,避免了对角膜反射光斑和眼角位置的提取,简化了瞳孔角膜向量法和瞳孔眼角向量法的算法处理流程。在眼动跟踪算法部分,本文提出了一种瞳孔中心二次提取的处理手段,先通过中值滤波、自适应阈值二值化处理获得瞳孔区域分割图,然后经边缘检测和边界拟合法进行瞳孔中心点坐标提取,较大概率避免了将眉毛眼睑等错检为瞳孔,完成了眼动跟踪组合算法的研究设计。在视线跟踪模型建立过程中,本文针对头戴式视线跟踪系统必须满足用户高自由度的应用需求,假设了叁种基于多项式拟合的注视点映射模型,并对注视点标定方法进行了探究。为了验证算法的眼动跟踪精度和注视点跟踪精度,本文还设计了一系列实验。结果证明本文提出的基于瞳孔中心二次提取的处理方法和Log边缘检测及基于RANSAC的边界拟合方法能准确的对瞳孔中心点进行提取,眼动跟踪精度基本和现有的研究水平接近。经实验测定,本文提出的视线跟踪组合算法的平均处理速度大于35帧/秒,满足人机交互中对视线跟踪系统实时性的要求。最终结果表明,视线跟踪精度与人眼到注视点平面有关,距离越近,误差越小,当人眼与注视平面距离720 mm时,注视点跟踪误差0.98°,对应真实空间中的12.35 mm,满足人机交互中对人机之间的距离和跟踪精度的基本要求。综上,本文提出的基于瞳孔中心映射的视线跟踪算法实现了对眼球运动状态和人眼注视点的准确跟踪,满足了基本的人机交互需求。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-12-01）
李超[2]（2018）在《无线视频眼动仪的装置设计和瞳孔跟踪算法的研究》一文中研究指出眼睛一直都被看作人体与外界的桥梁,不仅能够获取外界的各种信息,也能反映人体内部的一些生理和心理状态。因此,从古至今,人们对于眼球的研究与关注从未间断,而眼动仪即是对眼睛进行相关研究的一种辅助工具。作为一种检测并记录人眼相关状态的装置,现阶段眼动仪在心理学、医学、人机交互等众多的领域都有广泛的应用与研究。但是,现阶段眼动仪的使用主要还是依靠从国外进口,价格昂贵,不利于普及和推广。本文就是在此背景下,通过对软硬件技术、3D打印技术、图像处理算法等研究结合,自主研发了一整套眼动仪装置和后台软件分析系统,并采集眼动图像信号进行分析,验证了装置和相关处理算法的可行性。本文主要工作如下:(1)通过对无线技术研究分析,本文使用一种高效的路由模块,设计并制作相关电路,完成了无线视频眼动仪硬件电路的搭建,并结合使用效果,进行了改进。由3D打印技术制作产品精度高,生产流程简单,本文根据硬件电路各模块的尺寸使用立体光固化成型技术(SLA)完成了头戴式无线视频眼动仪样机的制作。然后,根据佩戴使用过程中的反馈意见,对装置进行了改进,最后的眼动仪样机能基本满足不同人群的使用要求,且外型美观、方便易携。(2)眼动仪采集图像数据在某些采集情况下不可避免附带有一定噪声,需要进行消噪处理才能进一步瞳孔定位和跟踪。去噪一直是图像处理中的研究热点,通过对非局部均值滤波算法的研究,本文对现有非局部均值(NLM)滤波提出了一种改进方法。首先使用小波阈值去噪方法,在不破坏图像质量的基础上预处理滤除部分噪声。然后运用一种自适应权函数方案,可以更好的保存图像边缘,提高非局部均值滤波的去噪效果。图像去噪之后,为了准确的提取瞳孔区域,本文对各种阈值分割方法包括最大类间方差法、基于谷底最小值分割法、最小误差法等进行研究,找出能最佳运用于红外眼动图像自适应二值分割的算法。图像二值化之后,接着使用中值滤波,四步形态学处理,去掉眼动图像的噪声和一些灯影,眉毛,眼睑等干扰物,完成了红外眼动图像的预处理。(3)对于预处理之后的眼动图像,本文开发了一种快速连通检测方法,该方法充分利用每个像素点左侧和上方一共四个像素点的连通特征。只需要对图像扫描一次,即可完成所有连通区域的检测和标记。然后根据瞳孔的形状大小等特征,对连通区域进行筛选,即可准确的找到瞳孔区域,将瞳孔连通区的外接矩形中心作为瞳孔中心进行定位。这种瞳孔定位的方法速度快,准确度高,能够应用于多帧视频的连续定位跟踪中。(4)在vc++6.0软件环境中,使用硬件电路的软件开发工具包(SDK)和在matlab中验证可行的瞳孔定位算法完成了眼动仪装置的windows平台分析系统。该软件系统能通过WiFi实现与眼动仪装置的通信及固定分辨率的红外眼动视频采集,且能够精准定位跟踪瞳孔运动。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
鲍朝政[3]（2018）在《眼动跟踪数据分析及融合算法研究》一文中研究指出眼睛是人类从外界获取信息的重要器官,是一个高质量高效率的信息传输通道。研究表明,人类大脑中的知识大约有80%是通过眼睛获得的。随着科学技术的发展、人类生活的需要,眼动跟踪数据分析自然而然地引起了大量科学研究者的注意,也有越来越多的科研工作者加入了眼动跟踪数据分析的研究队伍当中。数据融合理论从出现至今一直受到全世界相关领域研究者的关注,数据融合结果可靠性高、歧义性少,在军事和民用领域都引起了强烈的关注并得到了广泛的应用。聚类融合作为数据融合理论在聚类方面的扩展和应用,其在鲁棒性、准确度、并行性和可扩展性等方面具有比单一聚类算法更好的性能,在入侵检测、移动通信、人脸识别等不同领域都得到了实际应用。本文在对眼动跟踪数据分析理论进行深入研究的基础上,提出了一种新的叁元眼动跟踪数据分类算法;在对现有的基于共识矩阵的聚类融合算法研究的基础上,提出了一种新的基于模糊C均值的聚类融合算法。并对上述两种算法进行了仿真实验,仿真实验的结果表明这两种算法都具有较好的性能。模糊C均值聚类算法作为眼动跟踪数据分析及融合算法研究的一种工具,在其它领域也得到了较为广泛的应用。作为对经典模糊C均值聚类算法的加深和扩展,本文提出了一种新的自适应区间值模糊C均值聚类算法,该算法基于区间分割技术,考虑到了区间中每个点对于区间值之间距离的贡献,并加入了权重向量,以使算法更能适用于不同的数据集。仿真实验表明了本文算法无论是在人工合成数据集上还是真实数据集上都有较好的性能。很多现有的眼动跟踪数据分类算法在辨识眼跳时使用速度阈值,然而针对低采样率、易丢帧、性能一般的眼动仪采集得到的眼动跟踪数据,使用速度阈值辨识眼跳的准确度并不高,故设计了新的距离阈值法来辨识眼跳;考虑到注视点和平滑尾随点形成的区域所具有的不同的形状特征,利用模糊C均值聚类算法得到的聚类中心对于注视区域和平滑尾随区域进行划分,实验证明这种方法能获得良好的分类结果。聚类融合算法中很多算法是基于共识矩阵的,而在构造共识矩阵时,现有的大部分算法是基于硬聚类算法产生的聚类成员,而这种构造方法不能很好地表现样本之间的相似度和差异度,为此,本文提出了使用模糊C均值聚类算法得到的样本隶属度构造共识矩阵,实验结果证明了这种构造方法是合理有效的。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
邹云海,关蒲骏,杨波,龚启勇,幸浩洋[4]（2016）在《基于FPGA与投影算法的快速眼动跟踪系统实现》一文中研究指出以视觉刺激的方式给被测者眼动任务,并使用高速摄像系统来跟踪被测对象的眼动轨迹,可以获知其心理行为,在心理研究领域具有非常重要的作用。介绍了一种基于FPGA硬件和投影算法的眼动跟踪系统,通过LUPA300高速CMOS图像传感器采集眼动图像,利用FPGA实现投影算法从连续的视频帧中获取人眼瞳孔与反射斑的坐标。为提高跟踪的准确程度,包括二值化与数学形态学腐蚀膨胀运算被用于预处理,最终实现了快速瞳孔与反射斑的定位。结果表明,FPGA执行快速投影跟踪算法,可以获得可靠的跟踪准确性,在跟踪算法中利用FPGA对图像首先进行二值化及腐蚀膨胀预处理,可以达到更好的效果。系统构成简单,实现了实时跟踪,结果准确,为高速眼动跟踪提供了一种新的有效实现方法。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2016年03期）
黄园刚,桑楠,郝宗波,江维[5]（2014）在《改进CamShift算法的眼动跟踪方法》一文中研究指出针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年04期）
黄园刚,桑楠,郝宗波,江维[6]（2014）在《精确定位虹膜的眼动跟踪算法》一文中研究指出针对当前各种眼动跟踪方法的不足,提出一种精确定位虹膜,实现快速眼动跟踪的算法。利用基于AdaBoost算法的检测器定位虹膜,引入susan算子消除噪声,以此建立跟踪模板,分析目标与噪声的饱和度特征,使用改进的基于多特征融合CamShift算法实现眼动跟踪。实验结果表明,该方法跟踪虹膜精确、速度快、错误率低,达到准确性、鲁棒性和实时性的要求。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年02期）
周嘉宾[7]（2010）在《眼动跟踪系统算法研究与实现》一文中研究指出眼动跟踪技术的研究被认为是视觉信息加工研究中最有效的手段。眼动跟踪技术的发展使被试的实验情境更趋于自然,大大改进了研究的生态学效度,其研究成果被普遍应用于心理学、工效学、计算机科学及运动学等领域。本文首先论述了眼动跟踪技术的发展历程和相关理论,在此基础上提出了一种实现眼动跟踪系统的结构框图,由眼图处理子系统、标定子系统、光学子系统和数据记录分析子系统四个子系统组成,本文主要研究了前两个。眼图处理子系统首先将眼图进行自适应阈值的二值化变换提取角膜反射光斑中心;通过延展星射线法对经过插值法剔除了角膜反射光斑的眼图逐像素求导,探测瞳孔轮廓特征点,并根据随机样本一致法拟合瞳孔轮廓,提取出瞳孔中心。随后,文中又介绍了一种最佳线性逼近的方法来解决连续帧眼图处理中眨眼等引起的数据中断的问题。标定子系统设计中,我们通过函数拟合的方法求解眼图参照系与场景图像参照系之间的映射关系;再将实时眼图数据代入其中求取注视点位置,标识在同步的场景图像中。通过在不同阶数、视线跟踪方式和眼图数据有无耦合情形下做仿真验证,得到了一种基于瞳孔-角膜跟踪模式、眼图数据交叉耦合二阶映射函数,能够较好地完成标定工作。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
黄春瑞,吕学全,赵冀,任秋实,柴新禹[8]（2009）在《基于Camshift算法的眼动跟踪系统的实现》一文中研究指出介绍了的眼动跟踪系统分为硬件检测、数据提取和综合分析叁个步骤。其算法基础为基于Camshift目标跟踪算法的改进算法,加入了眼动跟踪计算模块,以VC++6.0为开发语言实现。该系统在基于假体视觉的模拟光幻视点定位实验中可有效地进行眼动跟踪。(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2009年04期）
黄春瑞[9]（2009）在《眼动跟踪算法及其在基于仿真假体视觉光幻视点定位中的应用》一文中研究指出视觉假体是利用在视觉通路的某层次植入电极阵列,通过微电流刺激视皮层、视神经或视网膜产生光幻视点以此恢复视觉的方法。这种光幻视点应该是盲人植入微刺激器后能够感知的,且不同位置的电极刺激能够引发接受域中不同位置的光幻视点,两者具有明显的对应关系。理论上光幻视点是视觉修复的基本的像素点,研究光幻视点的尺寸大小、形状、位置以及存在状态等特性对于后期视觉假体在临床中的应用具有重要的指导意义,同时对植入的微电极阵列的设计也能提供有价值的参考。当研究对象是视皮层假体或视神经假体时,基于此的模拟光幻视点的定位研究通常需要控制受试者的眼动。因此,设计出一个能够实时有效跟踪眼动过程的算法显得很有必要。本课题比较了几种经典的眼动跟踪算法,发现其都因某些原因不适合应用于自制的眼动仪,因此在Camshift目标跟踪算法的基础上,加入了眼动跟踪模块,设计出了实时、快速、且具有较强鲁棒性的眼动监视装置。此外,还设计了一套眼动报警装置。当受试者的眼动幅值超过预设的阈值时,便会发出蜂鸣警报。模拟光幻视点作为对临床上诱发的光幻视点的有效模拟模型,研究其定位评估表现对于视觉假体的研究具有重要意义。本课题以眼动仪为手段,研究模拟光幻视点的定位表现,以确定大小、对比度、刺激模式等参数对定位的影响。(本文来源于《上海交通大学》期刊2009-06-01）
姚运萍,吴庆娟,蓝飞翔[10]（2009）在《基于最佳线性逼近预测的实时眼动跟踪算法研究实现》一文中研究指出设计了一个用于PC环境下的实时眼动跟踪系统,该系统通过对摄像机所采集的视频图像进行实时的图像处理,来判断用户当前对虚拟环境中对象的注视焦点.在瞳孔-角膜反光点向量法(PC-CR)的基础上,提出了高效的基于最佳线性逼近预测的实时眼动跟踪算法.实验结果证明,该方法很好地解决了眼动跟踪的实时性问题.(本文来源于《机械与电子》期刊2009年03期）
眼动跟踪算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
眼睛一直都被看作人体与外界的桥梁,不仅能够获取外界的各种信息,也能反映人体内部的一些生理和心理状态。因此,从古至今,人们对于眼球的研究与关注从未间断,而眼动仪即是对眼睛进行相关研究的一种辅助工具。作为一种检测并记录人眼相关状态的装置,现阶段眼动仪在心理学、医学、人机交互等众多的领域都有广泛的应用与研究。但是,现阶段眼动仪的使用主要还是依靠从国外进口,价格昂贵,不利于普及和推广。本文就是在此背景下,通过对软硬件技术、3D打印技术、图像处理算法等研究结合,自主研发了一整套眼动仪装置和后台软件分析系统,并采集眼动图像信号进行分析,验证了装置和相关处理算法的可行性。本文主要工作如下:(1)通过对无线技术研究分析,本文使用一种高效的路由模块,设计并制作相关电路,完成了无线视频眼动仪硬件电路的搭建,并结合使用效果,进行了改进。由3D打印技术制作产品精度高,生产流程简单,本文根据硬件电路各模块的尺寸使用立体光固化成型技术(SLA)完成了头戴式无线视频眼动仪样机的制作。然后,根据佩戴使用过程中的反馈意见,对装置进行了改进,最后的眼动仪样机能基本满足不同人群的使用要求,且外型美观、方便易携。(2)眼动仪采集图像数据在某些采集情况下不可避免附带有一定噪声,需要进行消噪处理才能进一步瞳孔定位和跟踪。去噪一直是图像处理中的研究热点,通过对非局部均值滤波算法的研究,本文对现有非局部均值(NLM)滤波提出了一种改进方法。首先使用小波阈值去噪方法,在不破坏图像质量的基础上预处理滤除部分噪声。然后运用一种自适应权函数方案,可以更好的保存图像边缘,提高非局部均值滤波的去噪效果。图像去噪之后,为了准确的提取瞳孔区域,本文对各种阈值分割方法包括最大类间方差法、基于谷底最小值分割法、最小误差法等进行研究,找出能最佳运用于红外眼动图像自适应二值分割的算法。图像二值化之后,接着使用中值滤波,四步形态学处理,去掉眼动图像的噪声和一些灯影,眉毛,眼睑等干扰物,完成了红外眼动图像的预处理。(3)对于预处理之后的眼动图像,本文开发了一种快速连通检测方法,该方法充分利用每个像素点左侧和上方一共四个像素点的连通特征。只需要对图像扫描一次,即可完成所有连通区域的检测和标记。然后根据瞳孔的形状大小等特征,对连通区域进行筛选,即可准确的找到瞳孔区域,将瞳孔连通区的外接矩形中心作为瞳孔中心进行定位。这种瞳孔定位的方法速度快,准确度高,能够应用于多帧视频的连续定位跟踪中。(4)在vc++6.0软件环境中,使用硬件电路的软件开发工具包(SDK)和在matlab中验证可行的瞳孔定位算法完成了眼动仪装置的windows平台分析系统。该软件系统能通过WiFi实现与眼动仪装置的通信及固定分辨率的红外眼动视频采集,且能够精准定位跟踪瞳孔运动。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
眼动跟踪算法论文参考文献
[1].周晓荣.基于头戴式眼动仪的视线跟踪算法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].李超.无线视频眼动仪的装置设计和瞳孔跟踪算法的研究[D].重庆大学.2018
[3].鲍朝政.眼动跟踪数据分析及融合算法研究[D].西安电子科技大学.2018
[4].邹云海,关蒲骏,杨波,龚启勇,幸浩洋.基于FPGA与投影算法的快速眼动跟踪系统实现[J].四川大学学报(工程科学版).2016
[5].黄园刚,桑楠,郝宗波,江维.改进CamShift算法的眼动跟踪方法[J].计算机应用研究.2014
[6].黄园刚,桑楠,郝宗波,江维.精确定位虹膜的眼动跟踪算法[J].计算机工程与设计.2014
[7].周嘉宾.眼动跟踪系统算法研究与实现[D].西安电子科技大学.2010
[8].黄春瑞,吕学全,赵冀,任秋实,柴新禹.基于Camshift算法的眼动跟踪系统的实现[J].中国医疗器械杂志.2009
[9].黄春瑞.眼动跟踪算法及其在基于仿真假体视觉光幻视点定位中的应用[D].上海交通大学.2009
[10].姚运萍,吴庆娟,蓝飞翔.基于最佳线性逼近预测的实时眼动跟踪算法研究实现[J].机械与电子.2009