眼动跟踪系统中的检测装置

眼动跟踪技术被广泛的应用于工程心理学和人机交互等领域,本文从检测装置、原始数据、检测算法的角度对眼动跟踪技术进行了分类,并对系统各类检测装置进行了详细介绍。     

头盔式眼动仪头动检测方法的研究与应用

头动检测一直是头盔式眼动仪在检测中有待研究的关键问题,我们利用现场摄像机摄取的图像帧与帧之间的相关性,采用模式识别与目标跟踪的模板匹配法,对头部的平面运动检测原理及方法进行了研究,实现了眼动测量过程中的头动补偿,有效地提高了眼动数据的准确性和可靠性。本文针对人机界面的特定环境提出了边缘匹配检测法,明显地提高了检测速度,并对这一方法作了进一步的探讨。     

眼震检测中眼动曲线拟合方法研究

眼震检测是判断眩晕的一种重要方法,获取瞳孔位置波动曲线是眼震检测的主要内容,为了建立眼震检测中瞳孔位置波动曲线数学模型,采用最小二乘拟合与傅立叶级数拟合两种方法进行数据处理.通过对比,用Matlab中的Cfiool工具箱对瞳孔位置曲线进行傅立叶级数拟合的效果更好.实验证明,方法对眼动曲线建立的数学模型,能准确反映出瞳孔位置的实时变化情况.拟合结果为眩晕判定提供了重要依据,对今后的眼震研究具有一定的指导意义.     

基于DTW算法的眼动信号分类研究

EOG信号(眼动信号)是一种易于识别、易于操作和更稳定的生物电信号,可以应用于残疾辅助系统。为了提高EOG信号的分类和识别率,将DTW算法应用于EOG的分类,DTW一种基于模型匹配的分类算法。在实验条件下,收集并分类了5个人的EOG。EOG的类型包括向左运动、向右运动、一次眨眼和两次眨眼。实验结果表明,基于DTW算法的EOG检测方法优于其他传统方法,四种信号的平均识别率均在99%以上。     

基于头动与眼电信号的疲劳检测研究

针对疲劳识别率有待提高和现行疲劳检测设备不便携带的问题,提出一种以便携式眼镜为载体结合处理头动与眼电信号的疲劳检测方法.利用便携式眼镜采集头动与眼电信号并通过蓝牙将数据传输到手机终端.采用融合卡尔曼滤波算法处理头动信号并提取点头频率特征,采用Perclos算法P80原理和分段平均功率比值法处理眼电信号得到眨眼频率和低高...     

基于眼动序列分析的眨眼检测

提出一种采用级联的序列级和帧级两层检测模型,分别处理持续睁眼和眨眼的视频片段,由粗到精渐进地检测眨眼的方法。在序列级初步检测阶段,将视频表示为浓缩图并提取卷积神经网络（CNN）特征。累计视频中的帧间光流,采用特征包模型表示为动态特征,融合以上两种特征进行分类,将持续睁眼和可能存在眨眼的视频快速分开。在帧级精确检测阶段,精细刻画眨眼过程,提取多模式特征描述可能眨眼的每帧图像,通过随机回归森林计算眼睛开合度,最终完成眨眼过程的精确定位。在两个数据库上进行了实验,将该算法与其他算法进行了定量比较,结果表明该算法在鲁棒性、正确率和处理速度等方面都达到很好的性能,具有明显的实用价值。     

H~＋敏LAPS及其信号检测系统的研制

Ｈ＋敏光寻址电位传感器采用电解质Ｓｉ３Ｎ４－ＳｉＯ２—Ｓｉ结构，取光响应曲线的拐点电位值作为测量ｐＨ的输出参数．整个信号检测和数据处理过程在微处理器控制下实现．传感器的灵敏度为４８ｍＶ／ｐＨ．     

一种火焰检测系统的信号处理方法

设计了一种用于热能设备的火焰检测系统处理信号的方法.系统以AVR单片机为核心芯片,信号放大处理电路采用多级放大器与多路ADC通道相结合,实现自适应增益调整,以提高输入动态范围.火焰信号强度用输入信号的统计平均值表示,火焰信号的频率用快速傅里叶变换(FFT)进行分析计算.在FFT运算中,利用定点运算和查表法简化计算过程,降低资源消耗,提高运算速度,在300 ms时间内完成了512个采样点的定点FFT运算,频率分辨率为1 Hz,保证火焰信号检测的实时性、精度和可靠性.     

基于加速度信号的人体运动平衡检测系统的研制

开发了一种基于三轴向加速度传感器的人体平衡检测系统,该系统采用三轴向直线加速度传感器获取人体运动信息,以单片机为控制核心,采用无线传输方式将采集到的数据传输到PC机上,适于检测处于自由运动情况下的对象,因此可以被广泛的应用于康复医学和运动医学。对健康人行进过程中加速度检测的结果表明,该系统可有效地对人体平衡协调能力进行评估。     

用于虚拟现实系统的眼动交互技术综述

眼动人机交互利用眼动特点可以增强用户的沉浸感和提高舒适度,在虚拟现实（VR）系统中融入眼动交互技术对VR系统的普及起到至关重要的作用,已成为近年来的研究热点。对VR眼动交互技术的原理和类别进行阐述,分析了将VR系统与眼动交互技术结合的优势,归纳了目前市面上主流VR头显设备及典型的应用场景。在对有关VR眼动追踪相关实验分析的基础上,总结了VR眼动的研究热点问题,包括微型化设备、屈光度矫正、优质内容的匮乏、晕屏与眼球图像失真、定位精度、近眼显示系统,并针对相关的热点问题展望相应的解决方案。     

基于曲线拟合和SVM的眼动信号分类算法研究

为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了“扫视保持”环节.该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类.实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3％,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4％、5.9％、1.0％.实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性.     

基于眼动点视觉先验与边缘优化的显著性检测

图像显著性检测是计算机视觉中的基础研究课题之一.当前基于深度学习的方法虽然能够有效提高显著性检测结果的准确性,但是在显著性目标的物体边缘细节提取方面还不能令人满意.为此,提出了一种基于眼动点预测先验的边缘细化网络用于显著性目标提取.首先,对输入图像进行眼动点预测,将生成的特征图像作为后续显著性检测的视觉先验;其次,利用...     

海底输油管道缺陷漏磁检测信号采集与处理系统的设计

基于漏磁检测原理,以高性能数字信号处理器为核心,设计了一种海底输油管道缺陷漏磁检测信号采集与处理系统,具有检测速度快,精度高等特点。介绍了系统的硬件组成和软件流程,高速A／D转换器和DSP、PCI总线的应用。设计的系统能够实现缺陷的定位检测,精度达到了设计要求。     

信号的锁相检测系统

锁相放大器是一种信号检测仪器。它利用同步检测原理,以极高的检测灵敏度,把周期性信号从被噪声淹没的环境中检测出来,将锁相放大器和微计算机联接起来,对计算结果进行数据和图形的处理、输出和保存;然后用信号处理方法进行再处理,期望在微计算机上加配LOCK-IN配件来替代目前在超导、光谱等检测系统中所采用的传统的商品锁相放大器,这是一个可实用的系统。     

基于眼动特征的机动车驾驶疲劳系统

本系统利用开源OpenCV图像处理函数库进行快速开发,总体设计方案包括如下几个方面:在图像预处理方面,系统将通过视频流获得的图像帧进行直方图均衡化,去除实际图像中存在的噪声,放大图像细节;在人眼识别与定位方面,系统采用成功的Adaboost算法,利用OpenCV提供的样本训练集和检测方法;人眼睁闭状态判断方面,系统利用自适应阈值化获取能够展示人眼完整形状的二值化图像,通过人眼区域内黑色像素点面积变化的比较来判断睁眼闭眼;最后,系统选取目前公认有效的PERCOLS疲劳程度评价指标对当前驾驶员的疲劳状态进行分析。     

远场涡流法套损测试仪中信号检测系统的研制

分析了远场涡流套损检测中检测信号特点,给出了一种以数字相敏检波(DPSD)算法为核心的应用于远场涡流套损测试仪中的信号检测系统。通过分析整个测试系统的误差模型,给出了满足仪器测量精度要求的硬件电路设计及算法设计。实验结果表明,该系统很好地完成了信号幅度和相位差提取,为后期的缺陷识别及软件成像做好了充分的准备。     

水声信号实时数据采集与处理系统

为实现水声信号实时数据采集与处理,设计了以DSP为核心、基于千兆以太网的数据采集与处理系统.该系统利用DSP的高性能数据处理能力,实现了24路水声信号的并行采集与处理,同时实现了DSP与Pc机之间数据高速、可靠的传输.本设计已经成功应用于国内最新开发的多款高性能声纳系统中,数据采样精度和速度指标完全满足设计要求.     

眼动跟踪研究进展与展望

眼动跟踪是指自动检测瞳孔中心位置或者识别三维视线方向及注视点的过程, 被广泛应用于人机交互、智能驾驶、人因工程等. 由于不同场景下的光照变化、个体眼球生理构造差异、遮挡、头部姿态多样等原因, 眼动跟踪的研究目前仍然是一个具有挑战性的热点问题. 针对眼动跟踪领域,首先概述眼动跟踪研究内容, 然后分别论述近年来瞳孔中心检测及视线估计领域的国内外研究进展, 综述目前眼动跟踪主要数据集、评价指标及研究成果, 接着介绍眼动跟踪在人机交互、智能驾驶等领域的应用, 最后对眼动跟踪领域的未来发展趋势进行展望.     

基于眼动数据的视觉疲劳检测方法研究

视觉疲劳的产生不仅会导致工作效率低下、视力降低,甚至可能导致很多意外伤害.如何简便、快速地检测视觉疲劳是亟需解决的课题.提出一种利用特殊字搜索并结合阅读任务来对视觉疲劳进行快速检测的方法.测试者需在所提供的阅读材料中通过扫视行为寻找出文内的特殊字符,同时完成相应的阅读理解任务.实验在Tobii X230眼动仪监测下完成.系统记录任务完成过程中的瞳孔直径比、兴趣域个数等眼动数据信息,并采用BP神经网络对用户的视觉疲劳状态进行判定.基于10位测试者的实验结果表明,分类精度达到了95.2%,证实了该方法的有效性.     

激光捕获系统的信号采集与处理

为了获得高对比度、宽测量范围的InGaAs红外焦平面探测器输出的视频图像,结合成像型激光捕获系统原理分析设计了焦平面探测器与LM98640模数转换芯片的接口电路。首先确定了LM98640的采样模式,并配置其内部参考电平以满足探测器输出信号的转换范围,同时保留一定余量使ADC满足较强激光入射时探测器输出更大范围信号的转换区间。实验结果表明,设计的系统能够实现波长532 nm、1064 nm和1550 nm的激光捕捉,利用软件对光斑图像进行处理可以获得入射激光的具体信息。系统可以实现空间可见光、短波红外范围激光信号的捕捉与识别,解决了较大范围波长内激光的识别问题,提高了输出图像对比度。