基于單目攝像頭的人機交互系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、計算機視覺是近年來模式識別領域一項具有挑戰(zhàn)性的研究課題，具體的說就是將圖像傳感器感測到的圖像進行處理對實際物體和場景做出有意義的判斷。隨著計算機視覺技術在電子產品中的普及和不斷發(fā)展，越來越多的學者和專家致力于計算機視覺領域的人眼檢測技術的研究。將人眼檢測技術和其它相關的技術結合起來，將會更好的服務于人們的生活，人眼檢測技術與機器視覺技術結合起來的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)；基于視線跟蹤技術的人機交互系統(tǒng)；與虛擬現(xiàn)實技術結合的虛擬游戲接口等應用。

2、
　　 本文的研究內容主要分為人臉檢測、瞳孔中心檢測、眼角點檢測、人機交互系統(tǒng)設計四個主要部分，對以往的人眼檢測算法進行分析的基礎之上，通過實驗驗證提出了適合本系統(tǒng)在單目攝像頭下的人眼檢測算法，并以VC++6.0為開發(fā)平臺建立了一個以視線作為系統(tǒng)輸入信號的人機交互系統(tǒng)。
　　 對于人臉檢測方面，本文采用的是基于膚色空間和遺傳算法的人眼檢測方法。在YIQ和YUV色度空間下對人臉的膚色像素進行大量的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，人臉的膚色在

3、該空間下表現(xiàn)出較好的聚類特性，將該特點作為人臉區(qū)域分割的一個判據，同時將該色度空間下的唇色的色度特性作為人臉區(qū)域分割的另外一個判據，根據這兩個判據，結合區(qū)域增長算法用于人臉檢測，解決了光照和頭部偏轉情況下的人臉檢測問題。
　　 在人臉檢測的基礎之上，將檢測到的人臉候選區(qū)域根據先驗知識縮小劃分人臉子區(qū)域，在人臉的左上半子區(qū)域中利用遺傳優(yōu)化算法進行人眼區(qū)域檢測；對于人眼瞳孔中心的定位則是利用圓的幾何性質進行定位；對于眼角點的檢測本文

4、應用Harris角點檢測算法中的角點響應度函數，結合方差投影函數定位眼角點；在人機交互階段，將瞳孔中心點作為動點、眼角點作為定點，將動點和定點之間的距離通過映射轉換進行人機交互界面上的子區(qū)域的選擇，實現(xiàn)人機交互系統(tǒng)的接口設計。通過實驗結果證明了本文的瞳孔檢測算法在復雜背景和頭部偏轉情況下具有較好的性能，解決了針對不同人眼檢測的傳統(tǒng)算法的適用性差的問題。
　　 本文開發(fā)的基于單目攝像頭的人機交互系統(tǒng)，實現(xiàn)了對人眼的實時檢測，通過將