收藏本站
收藏 | 论文排版

眼部区域瞳孔定位关键技术研究

王子敬  
【摘要】:眼部区域瞳孔定位技术,一直是计算机视觉和模式识别领域重要的研究课题之一,其在视野检测、视线追踪、虚拟现实、生物特征识别、智能交通中有着广泛的应用。随着科技的不断进步以及计算机视觉技术在商业领域的快速发展,如何在受试者不受干扰的情况下,准确快速的获取眼部区域图像中瞳孔的位置和半径,吸引了越来越多研究者的关注。本文以视野计中瞳孔定位为背景,提出了一套高效的眼部区域瞳孔定位方法。本文的主要工作及创新点如下:(1)提出了一种新的眼部区域图像中瞳孔阈值分割方法,该方法借助直方图曲线特征,结合高斯导数,自动找出直方图曲线第一个显著波谷点的位置,并将该位置作为分割阈值,从而有效的提取出瞳孔部分。同时,该算法还可以作为一种多阈值分割算法应用到其他领域。(2)比较了几种梯度计算方式,分析了基于高斯导数核的梯度计算方法和传统的Sobel、Prewitt梯度算子之间的关系,证明了Sobel算子本质上是基于高斯导数核的梯度计算方法的一种特例,并对梯度计算方法的选择进行了总结。(3)利用梯度方向对提取出的瞳孔区域边缘进行修正,将梯度较小的“模糊”边缘像素移动到梯度较大的“清晰”边缘处,从而得到更为真实的瞳孔边缘像素集合。(4)提出了一种基于梯度方向约束的随机圆检测算法,与其他圆形检测算法相比,该方法计算所需时间较少且有着较强的抗噪性。(5)提出了一套完整的眼部区域瞳孔定位算法,该算法首先使用本文提出的基于直方图特征的阈值分割方法得到瞳孔区域二值图像,然后通过边缘追踪得到二值图像的边缘位置集合,利用梯度信息对边缘集合中每个像素的位置进行修正,最后使用本文提出的基于梯度方向约束的随机圆检测算法对瞳孔进行定位。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 孙复川;赵信珍;戴树平;刘浩坤;杨润才;;瞳孔控制系统的动态特性测量与数学模型[J];自动化学报;1979年02期
2 淮贤;甘平;陈龙聪;熊兴良;;光刺激下瞳孔图像动态采集系统的研发[J];激光杂志;2011年05期
3 陈健;郑绍华;潘林;余轮;;基于图像特征的快速瞳孔提取算法[J];电子测量与仪器学报;2014年02期
4 陈守明;唐琎;李青;谢秀珍;刘波;;一种基于圆形角点的瞳孔定位算法[J];计算机应用研究;2010年09期
5 潘林;林琳;魏丽芳;余轮;;遮挡条件下瞳孔精确检测方法[J];小型微型计算机系统;2011年08期
6 许少凡;李凯钿;狄红卫;刘卓健;;基于瞳孔几何特征的驾驶疲劳检测嵌入式系统的设计[J];光学技术;2009年01期
7 张文聪;李斌;邓宏平;谭文明;庄镇泉;;视线跟踪过程中变形瞳孔的定位[J];电子与信息学报;2010年02期
8 穆克智,史仪凯;几种阈值分割方法在瞳孔检测中的应用研究[J];北京生物医学工程;2005年06期
9 ;[J];;年期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 王子敬;眼部区域瞳孔定位关键技术研究[D];重庆大学;2016年
2 谢波;基于视频图像的瞳孔定位算法研究[D];中国计量学院;2016年
3 周永修;人眼瞳孔精确跟踪算法研究[D];重庆理工大学;2016年
4 邓利芳;利用自发瞳孔波动客观评价驾驶疲劳[D];重庆医科大学;2011年
5 张琰;利用瞳孔波动特征提取技术客观评价驾驶疲劳[D];重庆医科大学;2013年
6 陈秋香;基于瞳孔-角膜反射的视线跟踪算法研究[D];重庆大学;2014年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978