【摘 要】
:
眼动跟踪技术作为一种新兴的人机交互方式,在许多领域有着广阔的应用前景。本文开发了一套面向人机交互的头戴式眼动跟踪系统,研究了瞳孔特征提取方法、凝视估计方法、以及场景物体识别方法,最终进行了凝视估计精度实验以及人机交互实验,主要的研究内容有以下几点:(1)瞳孔特征提取方法研究。本文利用改进后的Canny算法提取图像边缘,应用形态学方法得到独立的轮廓,并根据图像中的瞳孔特征筛选轮廓,最终利用改进的RA
【基金项目】
:
国家自然科学基金重点项目:“手眼协调的臂-手假肢系统基础研究”(项目编号:51335004);
论文部分内容阅读
眼动跟踪技术作为一种新兴的人机交互方式,在许多领域有着广阔的应用前景。本文开发了一套面向人机交互的头戴式眼动跟踪系统,研究了瞳孔特征提取方法、凝视估计方法、以及场景物体识别方法,最终进行了凝视估计精度实验以及人机交互实验,主要的研究内容有以下几点:(1)瞳孔特征提取方法研究。本文利用改进后的Canny算法提取图像边缘,应用形态学方法得到独立的轮廓,并根据图像中的瞳孔特征筛选轮廓,最终利用改进的RANSAC算法拟合瞳孔椭圆,结合置信度评估标准得到最终的瞳孔椭圆以及瞳孔中心。(2)凝视估计方法研究。本文提出了两种不同类型的凝视估计算法,其一是基于映射平面的凝视估计算法,通过建立瞳孔特征与固定深度平面上凝视点的映射关系,设计了采用单个映射平面和双映射平面的估计方法。实验结果表明其与现有方法的凝视估计精度没有明显差异。其二是基于头部姿态跟踪的凝视估计方法,结合引入的六维姿态跟踪器,标定眼球坐标系以及相机坐标系,从而建立双向量映射的回归框架。针对眼动仪滑移问题,结合更新后的眼球坐标系,提出了仅需一个额外标定点的重标定方法。实验结果表明,主标定与重标定方法相较于现有方法精度分别提升了33%和28%。(3)物体识别及坐标转换方法研究。本文通过贴附在物体表面的Ar Uco标识码对物体进行属性及位姿确定。利用各个角点的图像坐标以及它们之间的固定位置关系,求解出标识码的位姿,并结合双目重建信息对物体位姿进行平滑滤波。此外,结合六维姿态跟踪器提出坐标转换方案,开展人机交互实验,实验结果表明所开发的系统能够将人眼所凝视物体的位姿准确的提取出来,并转换到世界坐标系下,有应用于众多人机交互场景的潜力。
其他文献
网络规模的快速增长加剧了无线Mesh网络流量分布的复杂性和动态性,给路由算法的设计提出了更高的要求。传统基于单点转发的路由策略需预设网络流量特征,易出现拥塞且难以匹配网络状态变化。因此,本论文提出融合机会路由与强化学习来构建路由策略,利用机会路由的多点转发思想缓解拥塞,同时应用深度强化学习来适应网络拓扑和负载的动态变化,并联合考虑不同性能指标来优化路由选择。本论文主要研究内容如下:1、介绍并分析了
疲劳驾驶对道路交通安全构成极大的隐患,研究显示对疲劳驾驶行为进行及时预警和干预,可大幅降低此类交通事故发生的几率。传统疲劳驾驶监测工具多应用中高档轿车或基于可穿戴设备,其价格昂贵、数据采集单一,复用性和可扩展性较低。本文尝试基于驾驶员已有的移动设备,构建一套面向驾驶员疲劳检测的应用系统,借助多模数据采集和分析,实现驾驶状态监测、车辆行驶状态监测以及疲劳驾驶状态检测与行驶预警,为更好实现驾驶员疲劳驾
目前货运列车制动状态检测大量依赖人工,效率较低。为提高列车制动状态检测的效率,减少人工作业以及保障车厢安全,本文利用深度学习算法对列车制动状态进行自动检测,其关键是对制动缸缺陷进行检测。制动缸缺陷检测流程包括制动缸目标检测阶段和缺陷判断阶段,先利用目标检测算法检测出关键目标,再利用缺陷判断算法对制动缸缺陷进行检测。而关键目标的检测存在两方面难题:(1)制动缸目标检测框的精度不够,存在较大偏差;(2
在科研管理领域,随着信息化建设工作的逐步深入,积累了海量的科研数据,迫切需要一种更高效的方式进行存储。同时,对于科研管理人员而言,传统科研信息管理系统的查询操作繁琐且无法按需检索,使用成本较高。基于知识图谱的问答系统(Knowledge Graph Question Answering,KGQA)可以有效地解决上述问题。目前,中文知识问答方法对于简单问题具有较好的效果,但在解决复杂问题方面不够理想
后疫情时代,线下课程在不断向线上方向转型,使得在线仿真实验系统的开发越发成为教育领域的一个重要组成部分。“计算机组成原理”是一门理论性和实践性都很强的课程,其中MIPS汇编指令教学任务在线下教学过程中,教师在验收实验时需要花费大量精力,效率不高。为减轻线下教学的负担,方便学生随时通过线上实验系统进行课程学习,并通过线上实验自查,纠正实验过程中出现的问题和错误,利于学生和教师根据教学进度安排,完成汇
随着互联网技术的飞速发展和社交媒体的爆炸式增长,数据量与信息量暴增。随着各种信息铺天盖地的到来,数据飞速更新。对于用户来说,想要准确地获得对于自己有价值的信息越来越难。因此自动化的文本分类与挖掘的技术应运而生,也随着时代的发展变得越来越重要。由于文本分类技术的飞速发展,数据挖掘、机器学习不断被运用到文本分类中。本文选取清华大学NLP实验室的THUCNews数据集的子集Cnews,共10个类别,训练
近年来,四川等地频发的森林火灾给国家造成巨大的经济损失与人员伤亡。森林山火检测任务中,传统传感器的检测方法存在效率低、预警滞后等缺点。基于长焦、高分辨率摄像头的森林早期预警方法覆盖范围广、时效性强。本文基于深度神经网络进行目标检测,充分考虑多帧图像间的时序信息,利用时空可分离的混合卷积模型提高烟雾检测性能。相较于主流的3D卷积神经网络,本文提出的模型在网络层数显著增加的同时参数量减小,误报率降低。
当前,物联网应用的大规模部署催生了对轻量级分组密码技术的巨大需求。2019年,深度学习在轻量级分组密码分析领域取得了突破性进展。相比传统密码分析方法,基于深度学习的密码分析方法在效率和泛用性方面具有一定优势,应用前景广阔,值得深入探索。目前,基于深度学习的差分密码分析方法研究主要使用深度学习模型实现差分区分器,以提升密码分析的性能。然而,现有方法存在着深度学习模型复杂度高,分类性能有待改善,模型训
随着我国经济的发展和国际影响力的增强,护照鉴伪系统开始发挥重要作用。作为一种重要的身份证件,护照含有大量的防伪特征,护照鉴伪系统则通过对这些防伪特征进行检测识别来实现鉴伪目标。在众多护照鉴伪方法中,护照紫外光谱图像鉴伪是一种重要的鉴伪手段,而紫外荧光防伪图案是护照紫外光谱图像中常见的防伪特征。紫外荧光防伪图案由印刷在护照表面的紫外荧光油墨受紫外光照射所激发的荧光形成,在不同版本护照上可随机地呈现各
合理的断面设计尺寸是提高地下洞库防护能力的重要前提,而断面设计尺寸也对机械化掘进有重要的影响。因而在设计断面尺寸时不仅要保证洞库各部位的防护能力,还要有利于掘进施工。笔者根据某地下洞库施工中掘进效率的统计数据,分析断面设计尺寸对机械化掘进效率的影响,研究结论可为类似工程的断面设计和机械化施工组织提供参考。