人眼檢測與跟蹤算法的應(yīng)用研究及優(yōu)化.pdf

1、隨著顯示技術(shù)的飛速發(fā)展與革新，為擺脫傳統(tǒng)3D顯示中輔助設(shè)備的束縛，獲得更舒適的觀看體驗，自由立體顯示技術(shù)應(yīng)運而生，其中光柵式自由立體顯示技術(shù)的發(fā)展最為迅速，獲得各大公司與研究者們的青睞。同時為了解決光柵式自由立體顯示技術(shù)最佳視點固定且有限的問題，讓用戶在觀看立體圖像時不受頭部移動帶來的影響，跟蹤式狹縫光柵自由立體顯示技術(shù)被提出，該技術(shù)能夠根據(jù)人眼的實時坐標(biāo)對圖像子像素進行重新排列以改變最佳視點區(qū)域，有效減小人眼移動時觀察到的圖像串?dāng)_。<

2、br>　　本論文以跟蹤式狹縫光柵自由立體顯示系統(tǒng)的應(yīng)用需求為背景，根據(jù)人機關(guān)系與系統(tǒng)要求優(yōu)化設(shè)計了兩種對人眼檢測與跟蹤算法，并在實現(xiàn)算法的基礎(chǔ)上與顯示系統(tǒng)進行整合驗證，具體內(nèi)容與成果如下：
　　(1)綜合分析當(dāng)前國內(nèi)外已有的人眼檢測與跟蹤算法，對各經(jīng)典算法進行分類、全面綜述、優(yōu)缺點概括與發(fā)展前景分析，為本文的研究提供理論依據(jù)與研究方向。
　　(2)深入研究了AdaBoost訓(xùn)練算法的相關(guān)理論知識、人眼的Haar-like特征

3、值表征、積分圖的原理及快速計算與基于AdaBoost訓(xùn)練算法的人眼檢測系統(tǒng)，同時對Kalman濾波器原理進行分析研究，將基于Kalman濾波的運動估計算法與AdaBoost級聯(lián)算法進行有效結(jié)合運用于人眼檢測，實驗證明該算法提高了人眼檢測的檢測率與實時性。
　　(3)總結(jié)現(xiàn)有的模板匹配算法并結(jié)合跟蹤式自由立體顯示系統(tǒng)的應(yīng)用要求提出一種改進的模板匹配算法，對匹配模板、相關(guān)系數(shù)、搜索方式與閾值的選取進行了優(yōu)化設(shè)計研究，并通過Matlab