基于視覺的眼動特征研究.pdf

1、眼睛是最重要的特征之一，通過眼睛來獲取外界信息。眼動特征研究在疲勞駕駛、認(rèn)識視覺工作的原理、分析人的情感及行為、基于眼動的人機(jī)交互等問題上都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。基于視覺的眼動特征技術(shù)具有易操作性、低損失、高準(zhǔn)確度等優(yōu)勢，目前是眼動研究的主要方向。
　　在過去的幾十年中，眼動特征研究雖然取得了顯著的進(jìn)步，但仍有很多不可控制的因素，影響檢測結(jié)果。每個人的眼睛形狀和大小都不同，眼瞼遮擋眼睛的面積也不一樣，位置和光照條件變化的不同，睫毛等噪聲

2、的干擾，都會直接影響到眼動特征研究的準(zhǔn)確性，市面上單純采集眼部數(shù)據(jù)設(shè)備價格非常昂貴且數(shù)量稀少，大部分的眼動特征研究都是建立在人臉檢測的基礎(chǔ)上，直接對眼睛進(jìn)行檢測和特征分析十分稀缺。
　　鑒于這些問題，本文集中研究了眼瞼和瞳孔兩部分眼動特征。首先提出了一個基于ASM算法和Kalman濾波的人眼檢測模型——AK-EYE模型，并應(yīng)用該模型對實時眼睛形狀和位置跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn)，提高眼瞼匹配的速度和精度;然后，通過模板匹配技術(shù)來定位瞳孔，并

3、專門采集眼部數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗證實驗;最后，結(jié)合眼動特征對疲勞檢測方法進(jìn)行實驗分析。主要內(nèi)容如下:
　　(1)詳細(xì)分析了相關(guān)的眼動特征研究方法的主要思想及其優(yōu)缺點，在眼瞼匹配和定位過程中，針對ASM算法中出現(xiàn)的匹配位置不準(zhǔn)確的問題，提出了結(jié)合ASM算法和Kalman濾波的AK-EYE模型，并利用該模型對眼瞼進(jìn)行匹配。首先，按照特定標(biāo)準(zhǔn)選取合適的樣本特征進(jìn)行標(biāo)定，建立眼瞼形狀模型，然后，對眼瞼輪廓進(jìn)行搜索匹配，預(yù)測和更新模型的初始位置，完

4、成實時的眼瞼定位跟蹤，并分析實驗結(jié)果，驗證算法的有效性。
　　(2)針對包含人臉的數(shù)據(jù)集和單純眼部的數(shù)據(jù)集，選擇合適的模板，利用模板匹配算法實現(xiàn)瞳孔的精確定位，并分別進(jìn)行實驗結(jié)果展示和分析。對不同的模板匹配算法性能進(jìn)行比較，并將本文模板匹配算法在公共數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實驗驗證。
　　(3)根據(jù)眼動特征研究得到的眼瞼信息和瞳孔信息，建立疲勞預(yù)警系統(tǒng)。該疲勞預(yù)警系統(tǒng)使用眼瞼特征信息和瞳孔特征信息作為疲勞狀態(tài)的判斷輸入?yún)?shù)，并將這些眼動