基于圖像紋理和SVR的視線估計系統(tǒng)研究.pdf

1、眼睛是外界信息進入人腦的主要通道,對其活動情況的研究有助于理解人類對信息加工的過程。隨著計算機科學與生物醫(yī)學的飛速發(fā)展,在無干擾的環(huán)境下,利用計算機對人的視覺過程進行精確追蹤的眼動跟蹤技術(shù)開始成為智能人機交互方式的研究熱點之一。
　　本文首先闡述課題研究背景,介紹了國內(nèi)外視線跟蹤技術(shù)的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及今后應用中視線跟蹤系統(tǒng)應滿足的要求,并結(jié)合視線跟蹤技術(shù)在多個領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀,論述了視線跟蹤技術(shù)所需要解決的問題。
　　接下來

2、從眼球的生理結(jié)構(gòu)入手,介紹了現(xiàn)有視線跟蹤注視點估計方法以及基于三維眼球模型的標定和基于二維回歸的標定。針對視線跟蹤標定函數(shù)的建模,對基于瞳孔—角膜矢量的回歸方程進行了研究,采用不同方程分別對視線注視點的橫坐標與縱坐標進行回歸擬合。最后基于標定函數(shù)的求解實際上是一個小樣本、非線性回歸問題的理論基礎(chǔ)上,應用了基于瞳孔—角膜矢量的支持向量機回歸算法,估計用戶的注視方向。
　　基于圖像紋理特征的理論,對眼圖采用不同的LBP進行直方圖統(tǒng)計,

3、仿真結(jié)果可以看出LBP統(tǒng)計直方圖表示圖像局部的紋理信息,可以表征不同注視點眼圖的差異,以表達用戶注視方向的信息。在此基礎(chǔ)上,為了降低紋理特征向量的維數(shù)并且能夠提取更豐富的紋理特征,將基于多級CS-LBP特征提取得到的直方圖特征向量作為支持向量回歸機的輸入,估計用戶的注視方向。
　　最后基于信息融合的理論,提出了基于特征融合的視線跟蹤注視點估計的算法。在討論了眼睛圖像模型特征和紋理特征的選取后,將瞳孔—角膜矢量與多級CS-LBP直方