視頻圖像序列內(nèi)的視線跟蹤研究.pdf

1、眼睛是感知世界的重要器官，視線方向可以反映人們感興趣的點。視線跟蹤技術(shù)可以檢測出人類眼睛的注視方向，得出興趣點。隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展，關(guān)于視線研究技術(shù)的研究越來越多，一些視線跟蹤系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于人機交互領(lǐng)域。隨著研究的不斷深入，視線跟蹤技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)的可用性、廣告、包裝設(shè)計和汽車工程等領(lǐng)域也會有很大的發(fā)展空間。但是現(xiàn)有的視線跟蹤技術(shù)有限，視線跟蹤系統(tǒng)存在跟蹤精度較低、限制頭部運動、干擾性大的缺點。針對上述問題，論文對序列內(nèi)的視線跟蹤技術(shù)進(jìn)行

2、了研究，減小了對使用者頭部的限制，提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。
　　 論文的主要工作成果如下：
　　 (1)把頭部姿態(tài)估計方法與二維視線跟蹤方法結(jié)合，利用頭部姿態(tài)參數(shù)校正用于視線估計的面部特征點間的位置距離，減小因頭部發(fā)生轉(zhuǎn)動給視線跟蹤算法帶來的誤差。該方法既不需要輔助設(shè)備固定頭部，又提高了視線跟蹤的準(zhǔn)確度。
　　 (2)對用于視線跟蹤的頭部姿態(tài)估計算法進(jìn)行了研究，提出了一種三維頭部姿態(tài)估計方法。在該算法中，把頭

3、部看作圓柱體，頭部的轉(zhuǎn)動可以看作是圓柱體的旋轉(zhuǎn)。通過不斷變換姿態(tài)參數(shù)，使得當(dāng)前的面部紋理與參照紋理相符合，此時的參數(shù)即為當(dāng)前圖像的頭部姿態(tài)參數(shù)。利用視頻圖像幀間頭部圖像變化較小的特點，利用前一幀圖像的頭部紋理估計下一幀圖像頭部的姿態(tài)，減少了計算量，提高了計算精度。
　　 (3)在邊緣定位方法中對亞像素技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。在視線跟蹤過程中，利用亞像素技術(shù)定位面部特征點(虹膜中心和外眼角)的亞像素位置；根據(jù)檢測得到的虹膜亞像素級邊

4、緣點，利用橢圓擬合方法精確定位虹膜亞像素中心點。該方法減小因二維面部圖像特征點定位不夠精確給視線方向估計帶來的誤差，提高了視線跟蹤的準(zhǔn)確度。
　　 (4)采用簡單的頭部幾何模型，提前采集眼睛位于屏幕固定位置時的面部特征點，根據(jù)這些特征點組成的向量與視線方向之間的對應(yīng)關(guān)系，估計當(dāng)前頭部圖像中校正后的特征點向量的視線方向。該方法計算簡單且能夠準(zhǔn)確估計視線方向，使序列內(nèi)視線跟蹤系統(tǒng)能夠滿足實時性要求。實現(xiàn)了視頻序列內(nèi)視線跟蹤系統(tǒng)，驗證