眼球光心标定与距离修正的3维注视点估计

目的 在基于双目视线相交方法进行3维注视点估计的过程中,眼球光心3维坐标手工测量存在较大误差,且3维注视点估计结果在深度距离方向偏差较大。为此,提出了眼球光心标定与距离修正的方案对3维注视点估计模型进行改进。方法 首先,通过图像处理算法获取左右眼的PCCR（pupil center cornea reflection）矢量信息,并使用二阶多项式映射函数得到左、右眼的2维平面注视点;其次,通过眼球光心标定方法获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法引入的误差;然后,结合平面注视点得到左、右眼的视线方向,计算视线交点得到初步的3维注视点;最后,针对结果在深度距离方向抖动较大的问题,使用深度方向数据滤波与Z平面截取修正法对3维注视点结果进行修正处理。结果 选择两个不同大小的空间测试,实验结果表明该方法在3050 cm的工作距离内,角度偏差0.7°,距离偏差17.8 mm,在50130 cm的工作距离内,角度偏差1.0°,距离偏差117.4 mm。与其他的3维注视点估计方法相比较,在同样的测试空间条件下,角度偏差和距离偏差均显著减小。结论 提出的眼球光心标定方法可以方便准确地获取眼球光心的3维坐标,避免手工测量方法带来的误差,对角度偏差的减小效果显著。提出的深度方向数据滤波与Z平面截取修正法可以有效抑制数据结果的抖动,对距离偏差的减小效果显著。     

面向大屏幕目标选择的眼动跟踪与手势交互

眼动跟踪方法具有很强的视觉指向性,可以将其应用于面向大屏幕的目标选择,进而避免鼠标操作方式在空间上的远距离移动.然而,仅仅利用眼动跟踪进行选择操作,也会产生选择精度降低、容易产生误操作等问题.因此,为了实现大屏幕上快速、准确的目标选择,提出一种融合眼动跟踪与手势的多通道交互方法,即通过眼动跟踪选择目标,利用手势进行选择确认.在目标尺寸小、目标间距较小时,通过光标稳定和二次选择机制进一步对交互过程进行优化.用户测试结果表明,该方法可以在大屏幕上针对不同尺寸和间距的目标完成有效的选择操作,与仅使用眼动跟踪的目标选择方法相比,任务完成速度提升了16%,任务完成正确率提升了82.6%.此外,针对层级菜单的具体选择任务,该方法与仅使用眼动跟踪的方法相比,任务完成速度提升了13.6%,任务完成正确率提升了55.7%.此外,该方法总体性能接近传统的鼠标操作方式,进一步验证了该方法在实际应用中的有效性.     

仿人机器人的头眼协调运动控制研究

针对机器人注视静态目标的任务,提出一种头眼协调运动的控制策略.通过使双目聚焦在同一个注视点,得到注视点的空间坐标和头眼的期望运动转角;研究了机器人头部转动时双目的补偿运动模型及相应的控制算法.实验表明,该控制策略能实现精确的3D头眼协调运动控制.     

移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.     

视觉注意与显著性计算综述

人类视觉系统通过选择性视觉注意机制来对场景中位于重要位置的视觉内容进行动态的序列采样,进而获取必要的视觉信息。本文系统地总结了计算化注意模型和显著度计算领域的研究现状。通过在YORK-120和MIT-1003这两个国际标准数据库上进行的人眼视点预测实验,本文对20种计算模型的实际性能进行了详细的评估和对比。结果表明,基于统计的模型要比其它的方法更容易获取较好的预测结果。     

基于DCT域视觉的场馆监控图像显著区域检测

针对传统图像显著区域的目标运动检测能力不足,提出一种基于DCT域视觉的图像显著区域检测方法。以MCU为基本单位将监控图像分割成图块,利用DCT系数对颜色、亮度、纹理等特征向量进行提取计算得到全局对比度,运用最大类间方差法计算阈值将图像分割,获得视觉显著区域。同时,以全局背景判断图像中的注视区范围、注视点位置,计算注视点中最强的位置,完成显著图像的区域检测。实验证明,所提方法可以实时对出现在显著区域的目标进行检测,检测效率高。     

基于标记点检测的视线跟踪注视点估计

传统的头戴式视线跟踪系统需要借助额外的头部位置跟踪器或其他辅助设备才能定位视线方向.针对该问题,提出一种基于标记点检测的注视点估计方法.该方法通过计算机视觉的方法检测标记点,建立场景图像与真实场景中计算机屏幕之间的空间关系,将场景图像中的注视点坐标映射到计算机屏幕中.实验结果表明,该方法简单易行,可以较好地估计出用户在...     

使用人眼几何特征的视线追踪方法

目的 视线追踪是人机交互的辅助系统,针对传统的虹膜定位方法误判率高且耗时较长的问题,本文提出了一种基于人眼几何特征的视线追踪方法,以提高在2维环境下视线追踪的准确率。方法 首先通过人脸定位算法定位人脸位置,使用人脸特征点检测的特征点定位眼角点位置,通过眼角点计算出人眼的位置。直接使用虹膜中心定位算法的耗时较长,为了使虹膜中心定位的速度加快,先利用虹膜图片建立虹膜模板,然后利用虹膜模板检测出虹膜区域的位置,通过虹膜中心精定位算法定位虹膜中心的位置,最后提取出眼角点、虹膜中心点等信息,对点中包含的角度信息、距离信息进行提取,组合成眼动向量特征。使用神经网络模型进行分类,建立注视点映射关系,实现视线的追踪。通过图像的预处理对图像进行增强,之后提取到了相对的虹膜中心。提取到需要的特征点,建立相对稳定的几何特征代表眼动特征。结果 在普通的实验光照环境中,头部姿态固定的情况下,识别率最高达到98.9%,平均识别率达到95.74%。而当头部姿态在限制区域内发生变化时,仍能保持较高的识别率,平均识别率达到了90%以上。通过实验分析发现,在头部变化的限制区域内,本文方法具有良好的鲁棒性。结论 本文提出使用模板匹配与虹膜精定位相结合的方法来快速定位虹膜中心,利用神经网络来对视线落点进行映射,计算视线落点区域,实验证明本文方法具有较高的精度。     

扩展Hough变换及其在主动视觉中的应用

讨论了Hough变换的直线扩展参数化形式成立的几个充分条件,并提出了利用扩 展参数化形式模拟人类视觉系统中视网膜上视锐度空间分布的具体方法,进而将该方法运用 于主动视觉中的注视点轨迹控制问题,取得了较为满意的结果.     

非接触动态实时视线跟踪技术

视线跟踪技术是智能眼动操作系统的关键技术,是实现先进眼动操作系统作为高级人机交互应用的基础和前提。较为完整地阐述了非接触式视线跟踪技术的发展历程,并详细介绍了现有的实现视线或注视点实时动态跟踪测量的非接触视线跟踪技术,包括2D视线跟踪方法、3D视线跟踪方法和基于3D模型的视线跟踪方法。通过分析和比较现有的三类方法的最新进展,介绍了视线跟踪技术目前面临的科学问题,提出了基于双目立体视觉的头戴式自由空间视线跟踪测量方法,指出了视线跟踪技术应满足基于眼动操作系统的智能人机交互方法向自由空间操作发展的需求,朝着高精度、易配置、更大视线活动范围的自由空间视线测量方向发展。     

观看经度联合加权全景图显著性检测算法

目的 目前针对全景图显著性检测的研究已经取得了一定成果,但在全景图像的位置特性问题中,大都仅探讨了纬度对全景图显著性检测的影响。而人们观看全景图像时,因视角有限,不同经度位置的显著性也有很大差异,从而导致预测的显著区域往往不够精确。为此本文以全景图的经度位置特性为出发点,提出基于观看经度联合加权的全景图显著性检测算法。方法 使用空间显著性预测网络得到初步的显著性图像,使用赤道偏倚进行预处理以改善不同纬度位置的显著性检测效果。接着对显著性图像进行注视点经度加权,将观察者观看全景图的行为习惯与显著性图像相结合。之后对全景图进行双立方体投影与分割,提取全景图的亮度与深度特征,进而计算不同视口经度权重。经过两次加权,得到最终的显著性图像。结果 在Salient360!挑战大赛提供的数据集上与其他几种算法进行了实验比较。结果显示,本文算法能得到很好的显著性检测结果。在对本文算法的通用性能的测试中,在标准化扫描路径显著性、相关系数、相似度与相对熵指标上分别达到了1.979 3、0.806 2、0.709 5和0.323 9,均优于其他算法。结论 提出的全景图显著性检测算法解决了以往全景图显著性检测中不同经度位置检测结果不够准确的问题。     

融合多重注意力机制的人眼注视点预测

目的 经典的人眼注视点预测模型通常采用跳跃连接的方式融合高、低层次特征,容易导致不同层级之间特征的重要性难以权衡,且没有考虑人眼在观察图像时偏向中心区域的问题。对此,本文提出一种融合注意力机制的图像特征提取方法,并利用高斯学习模块对提取的特征进行优化,提高了人眼注视点预测的精度。方法 提出一种新的基于多重注意力机制(multiple attention mechanism,MAM)的人眼注视点预测模型,综合利用3种不同的注意力机制,对添加空洞卷积的ResNet-50模型提取的特征信息分别在空间、通道和层级上进行加权。该网络主要由特征提取模块、多重注意力模块和高斯学习优化模块组成。其中,空洞卷积能够有效获取不同大小的感受野信息,保证特征图分辨率大小的不变性;多重注意力模块旨在自动优化获得的低层丰富的细节信息和高层的全局语义信息,并充分提取特征图通道和空间信息,防止过度依赖模型中的高层特征;高斯学习模块用来自动选择合适的高斯模糊核来模糊显著性图像,解决人眼观察图像时的中心偏置问题。结果 在公开数据集SALICON(saliency in context)上的实验表明,提出的方法相较于同结构的SAM-Res(saliency attention modal)模型以及DINet(dilated inception network)模型在相对熵(Kullback-Leibler divergence,KLD)、sAUC(shuffled area under ROC curve)和信息增益(information gain,IG)评价标准上分别提高了33%、0.3%和6%;53%、0.5%和192%。结论 实验结果表明,提出的人眼注视点预测模型能通过加权的方式分别提取空间、通道、层之间的特征,在多数人眼注视点预测指标上超过了主流模型。     

基于双眼同步运动特征约束的Kalman瞳孔跟踪算法

针对注视点研究中,红外光照明下双眼瞳孔运动的定位跟踪存在误差的问题,以双眼实时图像为研究对象,提出一种基于双眼同步运动特征约束的瞳孔跟踪算法.根据人类双眼在注视过程中的同步运动特征,把双眼瞳孔间距矢量作为隐式参数进行估计,简化包含左右眼位置、速度和双眼瞳孔间距的模型为统一的双眼同步跟踪模型,运用Kalman滤波器实现了运动特征估计和状态跟踪.实验采用自制的头戴式注视点传感装置进行眼部图像的采集.实验表明,该算法跟踪精度高,抗干扰能力强.相较于传统的以左右瞳孔位置与速度以及左右眼相对位置为状态量的算法,本文算法在位置跟踪和速度跟踪的鲁棒性上有明显改善,算法计算量也明显减少.另外,经过本文算法处理后的注视点位置估计精度大大提高,为注视点在人机交互领域中的进一步应用奠定了基础.     

具有未知参数的机器人-摄像机系统的自适应动态反馈跟踪控制

研究了不确定非完整移动机器人系统的跟踪问题.首先,基于视觉反馈和状态输入变换,展示了一种非完整移动机器人运动学系统的不确定链式模型.基于反步法思想和跟踪误差系统结构,给出了两个重要的新变换.然后运用李雅普诺夫直接方法和扩展巴巴拉引理设计了自适应控制律和动态反馈鲁棒控制器,以实现理想轨迹的跟踪控制.严格证明了闭环误差系统的渐近收敛性.最后,仿真结果证实了提出的控制策略有效.     

定位GSM用户的一种方法

利用GSM协议的一个缺陷,提出一个对GSM用户定位的方法.当用户使用GSM移动电话时,攻击者修改GSM移动电话和基站之间在空中接口传输的一些信令报文子域,诱使GSM移动电话向基站明文传输IMSI和IMEI身份标识符.这种攻击方法能让通信双方对攻击没有察觉,从而保证攻击的隐蔽性.攻击者根据截获的IMSI和IMEI,以及用户所属区域的LAI即可实现对用户的定位.     

新型智能远程控制系统的设计与研究

远程控制软件可以大大简化我们的网络管理工作,更加有效地保证网络和计算机操作系统的安全.本文采用服务器/客户机模式,以Java语言网络编程技术实现了远程控制系统.详细说明体系结构中各模块的主要功能;以流程图的方式详细说明系统软件的实现重点和过程.最后通过Java Socket网络编程,最终实现了新型智能远程担制系统的设计与开发.     

Websphere：活吞市场的大鲸

1999年，IBM与Novell签订合作协议，成功地提供电子商务的解决方案给予原先使用NetWare的用户。同年更是推出了WebSphere Application Server3．0，并且推出WebSphere Studio与VisualAge for Java让工程师可以快速开发相关的程序。2001年，IBM更是宣布将应用服务器、开发工具整合在一起，与DB2、Tivoli及Lotus结合成为一套共通解决方案，如今、IBM更是并入了Rational Rose(UML tools)让开发流程更是完整化。     

基于XML的开放式WebGIS的系统设计

基于XML的开放式WebGIS的系统设计是解决传统WebGIS数据共享、服务互操作问题的好方法.本文分析了基于XML的开放式WebGIS系统的设计目标,提出了一个基于XML技术的WebGIS系统设计方案.     

计算机网络信息安全面临的问题和对策

计算机的广泛应用把人类带入了一个全新的时代,特别是计算机网络的社会化,已经成为了信息时代的主要推动力.目前,全世界的军事、经济、社会、文化各个方面都越来越依赖于计算机网络,人类社会对计算机的依赖程度达到了空前的纪录.由于计算机网络的脆弱性,这种高度的依赖性使国家的经济和国防安全变得十分脆弱,一旦计算机网络受到攻击而不能正常工作,甚至瘫痪,整个社会就会陷入危机.     

思科与北大共建领导力研究院并宣布下一阶段在华蓝图网聚领导力共绘新蓝图

4月16日,北大百年讲堂里,数十家媒体再次见到了思科董事会主席兼首席执行官约翰·钱伯斯先生.这是继他自去年11月访华后又一次来到中国.去年11月,钱伯斯来到中国宣布在中国发展的重点是"创新及可持续发展",并且承诺对华投入160亿美元;而这一次他再次来到中国,则是要宣布将这一承诺兑现:思科将在未来三到五年内投入2000万美元与北京大学光华管理学院共同打造领导力研究院.