基于光流法的瞳孔中心跟蹤算法.pdf

1、通過人眼運動的信息可以獲得并揭示大腦乃至人身體狀況的一些重要信息，而瞳孔跟蹤是人眼跟蹤重要的一部分，是分析大腦狀況及身體行為的重要方法之一。瞳孔跟蹤技術的研究一直是一個熱點，受到人們的廣泛關注，是計算機視覺領域一個重要的研究課題，涉及到計算機視覺、圖像分析與處理、心理學、生理學及工效學等領域，是最早隨著表情，人臉檢測與分析的發(fā)展而興起的，其研究成果在軍事、商業(yè)、工業(yè)等領域得到了廣泛的認可。
　　目前常用的瞳孔跟蹤算法有：非線性濾波

2、理論、模式和模板匹配等方法，基于模式和模板匹配的方法，只有在精確定位人眼后，先根據瞳孔的幾何特征進行模式匹配，從而實現跟蹤，但是該方法嚴重受到外界干擾環(huán)境的影響，難以保證該方法的魯棒性以及精確性。
　　本文首先對與跟蹤有關的算法進行詳細的研究，總結各個算法的優(yōu)點和缺點，提出了一種基于光流法的瞳孔中心跟蹤算法。首先簡單介紹了與之相關的基本原理，并對瞳孔平面圖象進行抽象建模。通過對源圖像的去噪預處理，獲得質量比較高的瞳孔圖像，使用Ad

3、aboost算法對HAAR特征分類器進行訓練以提取瞳孔感興趣區(qū)域的瞳孔特征，采用金字塔光流法對視頻流中的瞳孔邊界特征進行逐幀跟蹤，利用球面三角基本公式和最小二乘法對這些特征點進行運算，找出新幀特征點與舊幀特征點之間的初步對應關系，接著對這些關系進行統(tǒng)計分析進而確定最終的對應關系并對瞳孔邊界校準以及噪點修正，最后對瞳孔特征邊界點進行擬合，根據擬合的結果計算瞳孔中心，從而實現瞳孔中心跟蹤的目的。
　　本人提出的瞳孔中心跟蹤算法，實驗結