基于OpenCv與MFC的PC端眼控系統(tǒng).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展和人們生活水平日益提高，新型人機(jī)交互技術(shù)受到了越來越多的關(guān)注。眼控技術(shù)解放了人的雙手，開發(fā)并推廣這種新型技術(shù)，能夠極大地豐富正常人的娛樂生活。本文著重研究了從低分辨率圖片中檢測(cè)瞳孔中心的方法，將Haar分類器、圖像形態(tài)學(xué)處理和指數(shù)均值濾波等方法融合起來，開發(fā)了一套低廉穩(wěn)定的眼控系統(tǒng)，取得了有價(jià)值的成果。本文主要研究內(nèi)容有人臉眼睛檢測(cè)識(shí)別、眼睛參數(shù)計(jì)算以及時(shí)間序列濾波、界面設(shè)計(jì)與系統(tǒng)分析。
　　在實(shí)時(shí)檢測(cè)人臉和

2、人眼中，通過對(duì)多種人臉檢測(cè)算法和工具的比較，利用OpenCv工具箱 Haar分類器定位人臉位置，然后利用五官位置與比例關(guān)系，縮小范圍后識(shí)別人眼位置。該方法實(shí)時(shí)性好，對(duì)環(huán)境光照不敏感，對(duì)使用者坐姿要求比較隨意。測(cè)試顯示，使用者姿勢(shì)端正坐在屏幕前60厘米左右時(shí)，人臉檢測(cè)率可達(dá)99.99％，眼睛檢測(cè)率92%以上，每幀檢測(cè)時(shí)間在39到45毫秒之間。
　　在眼睛參數(shù)計(jì)算中，提出了瞳孔向量和眼睛高度兩個(gè)眼睛參數(shù)。將眼睛圖像灰度化并二值化后的圖

3、像，用 Floodfill算法找到虹膜瞳孔所在的最大連通區(qū)域，從而計(jì)算眼睛參數(shù)。算法實(shí)時(shí)性好，定位精度高，可以減少眨眼的影響，對(duì)不同個(gè)體有很強(qiáng)的適應(yīng)性。在時(shí)間參數(shù)濾波中，提出了適用于實(shí)時(shí)參數(shù)平均的指數(shù)加權(quán)平均方法。通過對(duì)臨近時(shí)間的眼睛參數(shù)進(jìn)行剔除和排序后，用以1/2為底的指數(shù)對(duì)選擇后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均的結(jié)果，作為判斷操作者眼睛移動(dòng)的方向標(biāo)準(zhǔn)。魯棒性高，能夠減少頭動(dòng)帶來的不利影響。
　　在界面設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)了用于眼控的上下左右四種按鍵

4、。MFC界面包含了瞳孔中心位置、按鍵位置和一些重要參數(shù)。此設(shè)計(jì)能夠?qū)崟r(shí)顯示提取出的眼部圖像、眼控系統(tǒng)重要參數(shù)、系統(tǒng)設(shè)置等信息，能夠方便使用者掌握眼控系統(tǒng)運(yùn)行狀況。在系統(tǒng)分析中，設(shè)計(jì)了多個(gè)小游戲來測(cè)試系統(tǒng)的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和效率。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在使用者在正常光照條件下，端正坐姿使用時(shí)，該眼控系統(tǒng)每秒按鍵1次，眼睛控制左右按鍵準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，上下按鍵70%以上，上下左右按鍵約為80%。在用戶按鍵頻率要求不高時(shí)，該眼控系統(tǒng)的實(shí)