基于光流法的瞳孔中心跟蹤算法.pdf

1、通過人眼運(yùn)動(dòng)的信息可以獲得并揭示大腦乃至人身體狀況的一些重要信息，而瞳孔跟蹤是人眼跟蹤重要的一部分，是分析大腦狀況及身體行為的重要方法之一。瞳孔跟蹤技術(shù)的研究一直是一個(gè)熱點(diǎn)，受到人們的廣泛關(guān)注，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題，涉及到計(jì)算機(jī)視覺、圖像分析與處理、心理學(xué)、生理學(xué)及工效學(xué)等領(lǐng)域，是最早隨著表情，人臉檢測(cè)與分析的發(fā)展而興起的，其研究成果在軍事、商業(yè)、工業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的認(rèn)可。
　　目前常用的瞳孔跟蹤算法有：非線性濾波

2、理論、模式和模板匹配等方法，基于模式和模板匹配的方法，只有在精確定位人眼后，先根據(jù)瞳孔的幾何特征進(jìn)行模式匹配，從而實(shí)現(xiàn)跟蹤，但是該方法嚴(yán)重受到外界干擾環(huán)境的影響，難以保證該方法的魯棒性以及精確性。
　　本文首先對(duì)與跟蹤有關(guān)的算法進(jìn)行詳細(xì)的研究，總結(jié)各個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，提出了一種基于光流法的瞳孔中心跟蹤算法。首先簡單介紹了與之相關(guān)的基本原理，并對(duì)瞳孔平面圖象進(jìn)行抽象建模。通過對(duì)源圖像的去噪預(yù)處理，獲得質(zhì)量比較高的瞳孔圖像，使用Ad

3、aboost算法對(duì)HAAR特征分類器進(jìn)行訓(xùn)練以提取瞳孔感興趣區(qū)域的瞳孔特征，采用金字塔光流法對(duì)視頻流中的瞳孔邊界特征進(jìn)行逐幀跟蹤，利用球面三角基本公式和最小二乘法對(duì)這些特征點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算，找出新幀特征點(diǎn)與舊幀特征點(diǎn)之間的初步對(duì)應(yīng)關(guān)系，接著對(duì)這些關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)而確定最終的對(duì)應(yīng)關(guān)系并對(duì)瞳孔邊界校準(zhǔn)以及噪點(diǎn)修正，最后對(duì)瞳孔特征邊界點(diǎn)進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合的結(jié)果計(jì)算瞳孔中心，從而實(shí)現(xiàn)瞳孔中心跟蹤的目的。
　　本人提出的瞳孔中心跟蹤算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)