人眼檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺作為一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域,一直以來都因?yàn)槠渚薮蟮陌l(fā)展?jié)摿ξ吮姸嘌芯空叩纳钊胩剿骱脱芯?。隨著計(jì)算機(jī)在商業(yè)上得到越來越多的應(yīng)用,越來越多的研究人員在對(duì)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向如人眼檢測(cè)跟蹤方面進(jìn)行了研究。利用人眼跟蹤,可以實(shí)現(xiàn)疲勞檢測(cè),殘疾人交互,視覺游戲等應(yīng)用。
　　本文主要研究?jī)?nèi)容可以分為人臉檢測(cè),人眼檢測(cè)和人眼跟蹤三個(gè)部分。本文使用的軟件主要是VC++6.0與OpenCV相結(jié)合,通過調(diào)用OpenCV庫函數(shù),建立

2、了一個(gè)人眼跟蹤系統(tǒng),極大地縮短了系統(tǒng)的開發(fā)周期。
　　首先,本文采用了級(jí)聯(lián)Adaboost算法,用于人臉檢測(cè)、人眼檢測(cè)和人眼瞳孔定位。對(duì)輸入圖像進(jìn)行人臉檢測(cè),在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行人眼檢測(cè)并定位瞳孔。由于人眼的瞳孔區(qū)域包含了比較穩(wěn)定的圖像信息,因此,瞳孔定位成為人眼跟蹤很重要的一步。但僅使用級(jí)聯(lián)Adaboost算法的目標(biāo)跟蹤中,跟蹤效果常常達(dá)不到所要的效果,也就是很難滿足系統(tǒng)所需要的高實(shí)時(shí)性。因此為了提高實(shí)時(shí)檢測(cè)的速度,引入Cam

3、Shift跟蹤算法。
　　CamShift算法是在每一次跟蹤前必須手動(dòng)選取所要跟蹤的目標(biāo),是一種半自動(dòng)化跟蹤算法,但將級(jí)聯(lián)AdaBoost算法與CamShift算法的結(jié)合后,將AdaBoost算法檢測(cè)到的人眼區(qū)域和瞳孔位置作為初始化搜索窗,解決了半自動(dòng)跟蹤的問題。并在跟蹤過程中,對(duì)原圖像求反向投影會(huì)增加運(yùn)算量。在此基礎(chǔ)上,本文提出改進(jìn)的CamShift算法。即是將原CamShift算法中對(duì)原圖像進(jìn)行反向投影改為對(duì)人眼目標(biāo)區(qū)域求反向

4、投影,減少跟蹤過程的運(yùn)算量,該算法檢測(cè)跟蹤的速度得到提高,跟蹤效果也更準(zhǔn)確。滿足實(shí)時(shí)性跟蹤的高要求。利用人眼瞳孔中心位置與兩眼之間中心點(diǎn)的偏移量,推導(dǎo)人眼的注視點(diǎn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視線跟蹤和鼠標(biāo)控制。
　　人眼跟蹤過程中,設(shè)計(jì)的跟蹤系統(tǒng)在檢測(cè)出人眼后,提取人眼區(qū)域,通過對(duì)人眼進(jìn)行二值化處理和對(duì)人眼圖像進(jìn)行垂直積分圖投影,以此來簡(jiǎn)單判斷人眼的狀態(tài)。
　　本文設(shè)計(jì)的人眼跟蹤系統(tǒng),對(duì)硬件沒有過高要求,對(duì)一定的光照變化,大幅度側(cè)臉和俯仰變化