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时间:2019-05-23
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1、摘要摘要注视信息反应了人的感兴趣点,在人机交互中可以通过注视输入信息;同时,眼睛也是接收信息的主要通道,因此利用视线作为人机交互接口,会使人机交互更加自然和方便。视线跟踪技术是未来智能人机交互接口的关键技术之一,在游戏、虚拟现实和智能计算,军事领域等都有着广泛的发展前景。本文研究头戴式视线跟踪系统中的关键技术,主要工作和研究成果如下:1、分析了头戴式视线跟踪系统标定过程的干扰样本问题,采用随机采样一致性算法剔除样本集中的噪声点,保证了标定结果的准确性。标定过程是视线跟踪一个关键步骤,用于建立眼睛图像与场景图像的映射
2、关系。由于人的眨眼动作、跟踪目标突然改变位置时眼睛反应的滞后性、视线不集中等因素,导致标定过程采集的样本集中存在干扰样本,这些干扰样本会严重影响所训练的映射矩阵的精度。本文采用随机采样一致性算法估计映射矩阵,实验结果表明,该方法可以有效地消除样本集中干扰样本的影响。2、实现了标记点检测和平面几何映射的注视点计算方法。在估计出场景图像中注视点后,通过实时检测场景图像中标记点的位簧,构建场景图像和计算机屏幕的平面映射关系,将场景图像中的注视点映射到屏幕上。实验结果表明该方法简单易行,可以较好的估计出用户在真实场景中的注
3、视点坐标。关键词:视线跟踪标定算法随机采样一致性算法注视点估计瞳孔定位AbstractTheperson’Sgazeinformationreflectswhoseinterestingareaandcanbeusedasinterfkeforhumancomputerinterction.Simultaneously,eyesarethemainchanneltoreceivetheoutsideinformation,SOthegazeusedastheinterfacemakeshumancomputerin
4、terctioneasyandnatural.Eyetrackingisoneofthemostimportanttechniquesforfutureartificialintelligence.Thekeytechniquesofhead—mountedeyetrackingsystemwerestudiedinthisthesis.andthemainworksandresearchresultsaresummarizedasfollows:Jj确e西曰H翎ceofoutliersmixedindatasam
5、plescollectedduringcalibrationisstudiedsystematically,andRandomSampleConsensusisemployedtoprunetheoutliers.Calibrationisakeyprocedureforeyetrackingsystem·Thepurposeofcalibrationistoconstrutedtheeyegazemappingfunctionfromeyeimagecoordianatetosceneimagecoordiana
6、te.However,inpracticethedatasamplecollectedduringcalibrationmaybecorruptedbysomeoutliersbecauseofblinkactionorsomeotherreasons.Theseoutlierswillbadlyinfluencetheaccuracyofmappingfunction·AndRalldomSampleConsensusisemployedtoestimatethemappingfunctionwithdatas锄
7、pleswhichmayincludesomeoutliers.Experimentalresultsshowthatthemethodcanimprovetheaccuracyofmappingfunctiondramatically.2.AgeometrybasedmethodiSproposedtoestimatethegazeofpointinscreenforhead.mountedeyetrackingsystem.Somemarkersaresetaroundthescreen,andtlleposi
8、tonsofthesemarkersinsceneimagearedetectedinrealtime·Therelationshipbetweensceneimageandcomputerscreenisconstructedwiththesepointcorrespondencesintwoviews.Thepointofgazeinthesceneim
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