基于视线跟踪的盯视输入人机交互及应用研究
眼睛检测与视线跟踪的开题报告
眼睛检测与视线跟踪的开题报告一、研究背景眼睛是我们与外界交互最直接的感知器官之一，人们通过眼睛可以获取大量的视觉信息。
在现代生活中，我们经常使用电脑、手机等电子设备，这些设备在作为人机交互界面的同时，也引发了一系列的视觉问题，例如眼睛疲劳、近视等问题。
因此，需要对人的视觉问题进行研究，以解决这些问题。
眼睛检测与视线跟踪是目前视觉领域研究的热点之一。
它可以通过对眼睛的检测、跟踪、识别等技术手段，实现对人类视觉过程的深入研究，以及对人机交互领域、医疗领域等应用的拓展。
二、研究意义1. 促进人类视觉过程的深入研究。
眼睛是人与外界交互的重要途径，通过眼睛检测与视线跟踪可以深入了解人类视觉的过程，为视觉原理和机制的研究提供科学的数据支撑。
2. 改善人机交互的体验。
通过对人的视线跟踪，可以实现对人机界面的智能化交互，实现更加自然、高效、便捷的使用体验。
3. 推动医疗发展。
视力障碍是当今世界面临的大问题之一，通过对眼睛检测与视线跟踪技术的研究，可以更好地对视力障碍进行诊断与治疗。
三、研究内容本文拟就眼睛检测与视线跟踪的相关技术进行研究，主要包括以下方面：1. 眼睛图像的获取和处理。
通过图像采集设备获取眼睛的图像，对其进行图像增强、去噪等处理以提高图像质量。
2. 眼睛特征检测。
采用计算机视觉技术对眼睛的特征进行检测，例如瞳孔、虹膜、眼睑等。
3. 眼动追踪技术。
采用计算机视觉技术对眼球运动轨迹进行追踪，以获取用户的视线轨迹。
4. 视线跟踪算法设计。
对用户的视线轨迹进行算法设计，以实现视线跟踪的功能。
5. 应用研究。
将眼睛检测与视线跟踪技术应用于人机交互、医疗等领域，进行实验研究和应用探讨。
四、研究方法本文将采用多种方法开展研究。
首先，将使用计算机视觉技术对眼睛的图像特征进行分析和检测。
其次，将应用深度学习的方法进行图像处理和分析。
最后，将设计和实现视线跟踪的算法，并在实验环境和实际应用场景中进行测试和验证。
五、预期成果本文预期通过对眼睛检测与视线跟踪等技术的研究，实现对人类视觉过程的深入了解，探索其在人机交互、医疗等领域的应用，提高人机交互的体验和医疗技术的水平。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。
其中，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术成为了研究的热点。
这项技术通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，实现对目标的快速、准确识别与跟踪，为无人机的智能化、自主化提供了重要支持。
本文将针对基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术进行深入研究，分析其技术原理、方法及挑战，并探讨其应用前景。
二、视觉感知技术原理及方法1. 视觉感知技术原理视觉感知技术主要通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，获取目标图像信息。
通过对图像的处理与分析，提取目标的特征信息，如形状、大小、颜色、纹理等，进而实现对目标的识别与跟踪。
2. 目标识别方法（1）基于特征的目标识别：通过提取目标的特征信息，如边缘、角点、纹理等，与预先设定的模板进行匹配，实现目标的识别。
（2）基于深度学习的目标识别：利用深度学习算法，对大量图像数据进行训练，学习目标的特征信息，实现目标的自动识别。
3. 目标跟踪方法（1）基于特征点的目标跟踪：通过提取目标的特征点，利用光流法、卡尔曼滤波等方法，实现对目标的跟踪。
（2）基于深度学习的目标跟踪：利用深度学习算法，对目标进行实时检测与跟踪，实现目标的稳定跟踪。
三、技术挑战与解决方案1. 复杂环境下的目标识别与跟踪在复杂环境下，如光照变化、阴影遮挡、背景干扰等，目标识别的准确性和稳定性会受到影响。
为解决这一问题，可以采取多传感器融合的方法，将视觉传感器与其他传感器（如雷达、激光雷达等）的信息进行融合，提高目标识别的准确性。
同时，利用深度学习算法，学习复杂环境下的目标特征信息，提高目标识别的鲁棒性。
2. 实时性要求高无人机在执行任务时，需要实时对目标进行识别与跟踪。
为满足实时性要求，可以优化算法的运算速度，采用高效的图像处理技术，以及利用并行计算等方法，提高运算速度。
同时，对无人机硬件设备进行升级，提高其处理能力。
瞳孔跟踪算法在人机界面中的应用研究
瞳孔跟踪算法在人机界面中的应用研究Introduction随着信息技术的发展，人机交互界面的设计和实现变得越来越重要。
近年来，瞳孔跟踪技术成为人机界面中的重要研究方向之一。
本文就瞳孔跟踪算法在人机界面中的应用研究进行阐述。
瞳孔跟踪算法瞳孔跟踪技术是一种用于追踪人眼睛运动轨迹的技术。
瞳孔大小的变化和眼球的运动是由大脑运动控制部分控制的。
基于这个原理，瞳孔跟踪算法可以利用图像处理技术来检测瞳孔，并使用机器学习技术或模型来预测瞳孔的位置。
最常用的瞳孔跟踪算法包括基于常规特征的算法、基于神经网络的算法和基于级联分类器的算法等。
人机界面应用瞳孔跟踪技术在人机界面中的应用主要包括视觉追踪、人脸识别和信息检索等。
视觉追踪瞳孔跟踪技术可以用于制作视觉追踪系统，通过跟踪用户的瞳孔位置来实现用户视线的追踪。
这可以用于游戏控制，例如玩家在游戏中通过瞳孔来控制角色行进或攻击。
此外，这种技术也可以用于监视人员，特别是在监控领域，可以用于跟踪人员是否在观看相关监控。
人脸识别人脸识别是瞳孔跟踪技术的另一个应用领域。
由于瞳孔是人类面部最具特征的部分之一，因此瞳孔跟踪技术可以用于人脸识别，并提高人脸识别的精度。
例如，基于瞳孔跟踪的人脸识别技术可以有效地检测黑暗或模糊图像中人类面部特征。
信息检索瞳孔跟踪技术还可以用于信息检索。
将该技术集成到搜索引擎中，可以根据用户的视线方向来对搜索结果进行优化。
这可以提高搜索引擎的准确性和用户满意度，看图搜图是一个很好的例子。
未来发展方向随着瞳孔跟踪技术的快速发展和人机界面应用需求的提高，瞳孔跟踪技术在未来有许多发展方向。
首先，应该致力于提高算法的精度和速度，以更好地应对实际应用环境的需求。
其次，将瞳孔跟踪技术与其他技术结合，如手势识别、语音识别、面部表情识别等，将能实现更多样化和更多维度的人机交互。
最后，瞳孔跟踪技术本身也存在一些问题，例如对人的年龄、性别、种族等进行分类和识别，这也将成为未来研究的方向之一。
眼动追踪技术在人类认知研究中的应用
眼动追踪技术在人类认知研究中的应用在人类的认知过程中，眼睛需要扮演着一个重要的角色。
近年来，随着现代科技的不断进步，人们越来越关注和应用眼动追踪技术，来探索人类认知过程中眼睛的行为表现和认知行为。
一、眼动追踪技术的基本原理眼动追踪技术是一种通过记录和分析眼睛在空间中的运动、位置和方向，来判断视觉注意力和认知过程的技术。
具体来说，即是对人体视觉系统产生的基本因素-眼球运动的选择、定位、聚焦等因素进行记录和分析，从而反映出人类认知的过程。
这项技术主要通过两种方式实现：眼动仪和红外线技术。
眼动仪通过跟踪和识别眼球的运动轨迹，来确定被试者视线在屏幕上的位置和时间。
红外线技术则是通过放置红外线跟踪仪器，利用其无线传输的技术对眼睛进行追踪，实现对视线轨迹的仿真和数字化的记录和处理。
眼动追踪技术的最新应用在于基于人工智能技术的深度学习架构，实现更加精准和有效的眼动数据分析、处理和和意义提取。
二、人类认知过程中的眼动表现研究人员通过眼动追踪技术，能够对人类视觉认知过程中眼睛的表现进行详细的观察和记录。
这包括以下几个方面。
1. 视觉搜索视觉搜索是人类在识别和确定目标物体，以进行下一步行为的过程中发生的。
具体来说，就是对于环境中的多个物体，被试者需要通过眼睛对每个物体进行扫视，并在视野内找到需要寻找的特定目标。
通过眼动追踪技术，研究人员可以记录和分析被试者在视觉搜索中的眼动轨迹和时间分布，从而推测出被试者在寻找特定目标时，眼球运动的过程和特征，进而揭示视觉搜索的认知行为。
2. 视觉注意和决策视觉注意能力是人类在进行视觉活动的过程中，能够有效和精确地集中对某一目标点进行处理的心理能力。
视觉决策能力则是人类在进行视觉判断和决策时，依据眼睛所聚焦点的位置和特征，进行信息加工和判断。
通过眼动追踪技术，研究人员可以记录和分析被试者在进行视觉注意和决策时的眼动点、时间和分布，可以推测出被试者在处理信息和进行决策时的认知过程和策略。
关于眼动追踪技术的总结
关于眼动追踪技术的总结眼动追踪技术是一种用于研究人类视觉处理过程的技术，它通过记录人眼睛的运动轨迹和注视位置来获取信息。
该技术广泛应用于人机交互、心理学、广告、市场营销等领域。
下面对眼动追踪技术进行总结。
一、眼动追踪技术原理眼动追踪技术是通过测量人眼的运动来了解人的视觉行为。
实现眼动追踪的主要方法是利用红外线摄像机拍摄眼部，并通过软件对眼睛的位置和运动轨迹进行统计和分析。
当人眼注视某个物体时，该物体会在视网膜上引起反射，这样红外线摄像机就能够检测出眼球的运动轨迹。
1. 人机交互：在计算机界面设计中，眼动追踪可以追踪用户在页面上的注视位置和眼球运动轨迹，从而协助设计师更好地优化页面布局和菜单设计。
2. 心理学研究：心理学研究中，通过记录和分析被试者视觉行为和注意力分配来研究人类的认知和心理过程。
3. 广告和市场营销：眼动追踪可以用来研究广告或产品的展示效果，分析受众的注意力分配，更好地设计广告或产品展示。
4. 医学研究：眼动追踪技术可以用于研究眼动障碍、眼部损伤和疾病，同时还可以用于帮助术后恢复和训练视群体。
三、眼动追踪技术的优势和局限性优势：1. 非侵入性：通过红外线摄像机有非常好的眼球跟踪能力，而不会对被试造成任何伤害。
2. 高度精度：眼动追踪技术可以以亚毫米的精度在毫秒级别掌握眼睛的运动轨迹。
3. 详细反馈：通过记录被试者的注视位置和视线移动轨迹等信息，可以提供详细的视觉反馈，可用于定性和定量分析。
局限性：1. 设备昂贵：因为眼动追踪涉及到红外线摄像机、计算机、软件等设备，所以成本相对较高，不是所有的研究领域都能使用。
2. 文化差异：研究数据的分析要考虑到文化和环境等因素，因为不同的人群有不同的注视习惯和视觉方向。
3. 研究对象限制：眼动追踪需要被试者能够正常掌握和使用眼睛，因此对于某种人群，如视障人士、年幼儿童和智障患者等，应用有所限制。
随着科技的不断进步，眼动追踪技术的应用领域会越来越广泛。
人机交互系统中的眼动数据分析技术的使用方法
人机交互系统中的眼动数据分析技术的使用方法人机交互系统是指通过人与计算机之间的信息交流和操作来实现人对计算机系统的控制。
在人机交互的过程中，眼动数据分析技术起着重要的作用。
眼动数据分析技术可以通过分析人眼在特定任务中的注视点和眼动路径，帮助研究人员了解用户的注意力、兴趣、思考过程以及界面设计的效果。
本文将介绍人机交互系统中眼动数据分析技术的使用方法。
首先，眼动数据采集是使用眼动仪来获取用户的眼动信息。
眼动仪可以通过红外光或者摄像头等方式来追踪眼球运动，并生成相应的眼动数据。
在进行眼动数据采集前，需要对被试者进行眼动仪的校准，使得眼动仪能够准确地追踪眼球的运动。
接下来，可以让被试者完成指定的任务，如阅读文章、观看视频、完成界面交互等，同时记录眼动数据。
完成采集后，需要对眼动数据进行预处理。
眼动数据的预处理包括数据清洗、滤波和校正，以提高数据的可靠性和准确性。
对于数据清洗，可以去除因眨眼或其他干扰引起的异常数据点。
滤波则可以平滑眼动数据，减少噪声的影响。
此外，校正是为了校准眼动数据，使得不同被试者的眼动数据具有可比性。
完成眼动数据的预处理后，可以进行眼动数据分析。
眼动数据分析的主要目标是了解被试者在人机交互过程中的注意力流动和眼球运动规律。
常见的眼动数据分析方法包括注视点分析、扫视路径分析和热度图分析。
注视点分析是指根据眼动数据中的注视点来分析用户的注意力。
注视点是指眼球停留在一个特定位置超过一定时间的情况。
通过分析被试者的注视点，研究人员可以了解用户对界面中不同元素的关注程度，从而评估界面的可用性和用户体验。
常见的注视点分析方法包括注视点聚类和注视点序列分析。
扫视路径分析是指分析眼球在界面上移动的路径。
通过分析扫视路径，可以了解用户在界面上是如何搜索信息的。
扫视路径通常由一系列的注视点和扫视路径段组成。
通过研究扫视路径，可以评估界面设计的效果以及用户对界面中不同区域的注意力分配情况。
热度图分析是通过在界面上绘制用户眼球的注视热度图来反映用户的关注点和兴趣区域。
基于人眼检测算法的眼动跟踪系统设计与实现
基于人眼检测算法的眼动跟踪系统设计与实现眼动跟踪技术是一种通过追踪人眼运动来分析和理解用户行为的技术。
它可以应用在很多领域，如人机交互、心理学研究、用户体验设计等。
基于人眼检测算法的眼动跟踪系统是一种通过计算机视觉技术实现的眼动跟踪系统。
本文将介绍眼动跟踪技术的原理和应用，并详细讨论基于人眼检测算法的眼动跟踪系统的设计与实现。
眼动跟踪技术的原理是利用高速摄像机记录人眼在视觉过程中的运动轨迹，然后使用计算机算法对这些轨迹进行分析和理解。
眼动跟踪技术主要包括眼动仪的建立和眼动数据的处理。
眼动仪一般包括红外摄像机、红外光源以及相应的控制系统。
在进行眼动数据处理时，需要首先进行人眼检测，然后再计算眼球的运动轨迹。
人眼检测是眼动跟踪系统的关键一步。
目前，常用的人眼检测算法主要有Haar级联分类器、HOG特征和卷积神经网络等。
Haar级联分类器是一种基于特征的分类器，它可以通过特征的组合来检测人眼。
HOG特征是一种计算图像梯度方向直方图的特征描述子，可以用来检测图像中的人眼。
卷积神经网络是一种深度学习模型，通过多层神经网络进行特征提取和分类，可以实现高效准确的人眼检测。
基于人眼检测算法的眼动跟踪系统的设计与实现主要包括硬件系统和软件系统两部分。
硬件系统包括红外摄像机、红外光源以及相应的控制电路和驱动电路。
红外摄像机用于记录眼球的运动轨迹，红外光源用于提供适当的照明条件。
控制电路和驱动电路用于控制和驱动硬件设备的工作。
软件系统主要包括人眼检测算法和眼动数据处理算法。
人眼检测算法用于检测眼球的位置和大小，眼动数据处理算法用于计算眼球的运动轨迹。
在实际应用中，基于人眼检测算法的眼动跟踪系统可用于多种场景。
例如，在人机交互领域，可以利用眼动跟踪技术实现无触摸操作，用户只需通过眼神控制就可以完成各种操作。
在心理学研究中，眼动跟踪技术可以用来研究人眼在特定任务中的注意力分配和认知过程。
在用户体验设计中，眼动跟踪技术可以用来评估用户对界面的注意力和兴趣，从而优化界面设计。
基于人工智能的视觉跟踪系统设计与实现
基于人工智能的视觉跟踪系统设计与实现随着科技的发展和应用的扩大，人们对智能化系统的需求也越来越高。
在许多领域，人工智能越来越成为一种高效的解决方案。
其中，基于人工智能的视觉跟踪系统，已经广泛应用于安防领域、无人机、工业等智能化领域，成为目前最受欢迎的系统之一。
本文将详细阐述基于人工智能的视觉跟踪系统的设计和实现。
一、概述基于人工智能的视觉跟踪系统，是利用计算机视觉领域中的技术来实现对目标进行跟踪，并将其实时掌握和监测。
从技术上讲，基于人工智能的视觉跟踪系统相当复杂。
主要技术构成包含三个部分，即目标检测、目标追踪和人机交互。
其中，目标检测使用了图像识别、深度学习等技术；目标追踪使用了传感器和控制系统；人机交互通过用户界面、语音、手势等方式完成。
在这一基础之上，这种系统通常可以实现自主控制，从而具备智能化、自适应和强大的可操作性，可广泛应用于不同领域。
二、基于人工智能的视觉跟踪系统的设计思路一个良好的基于人工智能的视觉跟踪系统，需要考虑多个因素。
在设计之前，我们需要充分了解目标捕获过程中可能面临的挑战，例如光照变化、视角变化、遮挡等问题，同时需要考虑自然环境，例如天气和光线条件。
只有在面对所有可能的情况时，才能设计出一个可靠、高效的系统。
基于这些考虑，我们可以将基于人工智能的视觉跟踪系统的设计分为以下几个步骤：第一步：明确需求和目标在这个步骤中，我们需要了解用户需要追踪的目标是什么，需要实现的具体功能是什么，需要满足的性能要求是什么等。
这一步骤的目的是确保系统设计能够满足用户要求。
第二步：建立模型这一步骤是基于目标检测和追踪技术的实现。
在这一步中，我们需要选择适合我们需求的深度学习模型，例如YOLO、CenterNet等目标检测网络，并根据输入和输出建立我们的跟踪模型，例如卡尔曼滤波、Particle Filter等。
第三步：数据采集一个好的训练和测试数据集对于模型的训练和评估至关重要。
在这个过程中，我们需要选择相应的数据集，例如广泛使用的COCO、PASCAL VOC等，在自己选择的数据集的基础上，我们可以使用数据增强和数据清理技术来优化数据集。
视觉跟踪互动实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在了解视觉跟踪技术的基本原理和方法，并通过实验验证其效果。
通过实验，我们希望能够掌握以下内容：1. 视觉跟踪技术的概念及原理；2. 常见的视觉跟踪算法；3. 视觉跟踪系统在实际应用中的效果。
二、实验环境1. 实验设备：计算机、摄像头、投影仪、被跟踪物体；2. 实验软件：OpenCV库；3. 实验平台：Windows操作系统。
三、实验原理视觉跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在实现对动态场景中目标的实时跟踪。
其基本原理是：通过图像处理技术提取被跟踪物体的特征，然后在后续帧中寻找与这些特征相似的物体，从而实现对目标的跟踪。
常见的视觉跟踪算法包括：1. 基于颜色特征的跟踪算法；2. 基于模板匹配的跟踪算法；3. 基于特征点的跟踪算法；4. 基于运动模型和卡尔曼滤波的跟踪算法。
四、实验步骤1. 准备实验环境，包括搭建实验场景、安装摄像头、调试投影仪等；2. 编写实验代码，实现以下功能：a. 图像采集：使用摄像头采集实验场景的图像；b. 特征提取：根据所选算法提取被跟踪物体的特征；c. 目标匹配：在后续帧中寻找与提取特征相似的物体；d. 跟踪：根据匹配结果计算被跟踪物体的位置；e. 结果展示：将跟踪结果展示在屏幕上；3. 运行实验代码，观察实验效果，分析实验结果。
五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，我们得到了以下结果：（1）基于颜色特征的跟踪算法：在实验场景中，被跟踪物体为红色小球，实验结果显示，该算法在多数情况下能够成功跟踪到红色小球；（2）基于模板匹配的跟踪算法：实验结果显示，该算法在物体运动速度较慢的情况下能够较好地跟踪到物体，但在物体运动速度较快的情况下，跟踪效果较差；（3）基于特征点的跟踪算法：实验结果显示，该算法在物体运动速度较慢的情况下能够较好地跟踪到物体，但在物体运动速度较快的情况下，跟踪效果较差；（4）基于运动模型和卡尔曼滤波的跟踪算法：实验结果显示，该算法在物体运动速度较慢和较快的情况下均能较好地跟踪到物体。
眼动仪在认知科学和人机交互中的应用
眼动仪在认知科学和人机交互中的应用随着科技的不断发展，人们对于信息的处理能力越来越高，但是当面对复杂的任务时，人们的认知能力有时会受到挑战，如何有效地获取人的认知过程成为了一个重要的问题。
眼动仪是一种可以记录人眼睛运动轨迹的设备，在认知科学和人机交互领域发挥着重要的作用。
本文将探讨眼动仪在认知科学和人机交互中的应用，并展望未来眼动仪的发展。
一、认知科学中的应用1、研究人类视觉加工过程眼动仪可以记录人眼睛的运动轨迹，而人眼的运动轨迹受到视觉加工系统的控制，因此通过分析眼动仪数据可以研究人类视觉加工过程。
例如，在图像识别任务中，理解人眼在观察图像时的注意焦点分布可以研究人的视觉加工策略。
2、识别认知过程中的注意力分布眼动仪可以捕捉到感兴趣区域（ROI）内人眼的停留时间和注视次数，从而可以研究人类注意力分布。
例如，在行为决策任务中，通过观察视觉注意焦点可以研究人们决策的过程，了解人们在做出决策时如何关注重要信息和忽略无关的信息。
3、探究眼动参数和认知任务成就之间的关系通过比较不同群体在测试中的眼动参数差异（例如，停留时间、注视次数等），可以探究不同群体认知任务的成就之间的关系。
例如，在语言学领域，可以通过观察非母语者和母语者在语言理解任务中的眼动参数差异，了解非母语者的语言处理是否受到了影响。
二、人机交互中的应用1、衡量用户对界面的认知负荷界面的设计是一个复杂的过程，过于繁琐的设计会增加用户处理信息的负担，而眼动仪可以帮助分析用户在使用界面时的注意流，来衡量用户对界面的认知负荷和有效性。
2、提高用户体验通过分析用户的眼动轨迹和眼动参数，可以优化界面设计，以提高用户的使用体验。
例如，在网上购物界面中，通过观察用户的购物过程，可以了解哪些元素可以优化，比如商品价格、商品名称等，以方便用户的浏览和购物。
3、智能建议应用在人机交互领域，基于眼动数据的智能应用正在发展。
通过分析用户的眼动数据，可以了解用户的偏好和行为，并提供更好的服务，比如基于网上购物的历史数据，为用户推荐更适合的商品。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
上海大学硕士学位论文基于视线跟踪的盯视输入人机交互及应用研究姓名：尹海荣申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：屠大维20030201上海大学研究生论文用纸基于视线跟踪的盯视输入人机交互及应用研究
摘要基于视线跟踪的盯视输入人机交互已成为人机交互工程研究的一个越来越重要的方向。本文提出了以眼动输入为人机交互的手段，进行自适应视觉一眼动人机交互系统及其应用平台研究，该系统应能够在不同的实验条件下完成眼睛与计算机屏幕之间的信息交互。本课题实现了人眼与计算机之间的通信，即通过眼睛盯视计算机屏幕上的对话框并把它激活，进而通过眼睛盯视实现对计算机外设的控制。本文分别对视线跟踪输入人机交互系统的原理和构成进行了阐述，运用数字图像处理技术，以辅助光源在人眼角膜上的普尔钦斑点及瞳孔偏移为依据，通过对实验照片进行图像处理及分析来检测与判断视线输入方向，提出了对于使用过程中头部微小变动时视线输入方向的修正方法，降低了对使用者的使用要求。其中，对视线跟踪输入人机交互及通讯与控制系统设计是本论文主要研究的内容。本文研究开发的视线跟踪输入人机交互软件，在寻找特征点的过程中，结合现有的实验设备，改变以往研究中先寻找特征点的方法，我们首先对图像进行缩小区域预处理，找到特征点的大概位置，然后对预处理后的图像分别进行第二次和第三次的处理，得到特征点的精确位置。本论文的实验证明，此种特征点的寻找方法能够有效提高系统的稳定性、自适应性。在通讯与控制系统设计过程中，结合计算机链接通讯的专用协议，通过ＰＬＣ扩展的通讯模块，用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋开
发出了接口程序。本文在对上述内容研究的基础上，我们设计了一个以视线跟踪输入为人机交互手段的自适应系统，其中包括实验系统的设计、图像数据采集及处理和图形显示的程序设计、计算机与外设的通信连接。本系统通过眼动输入能激活计算机屏幕上４个对话框，图像数据的采集和处理及作出相应的判断只需１０ｍｓ，同时对使用者的使用要求不高，具有较高的自适应性和较好的使用效果。实验证明，我们设计的自适应视觉一眼动人机交互系统基本达到设计要求。关键词：人机交互、自适应视觉、数字图像处理、视线跟踪输入ＳＴＵＤＹＯＦＨＵＭＡＮＡ．ＣＯＭＰＵＴＥＲＩＮＴＥＲＡＣＴＩＯＮ
ＢＡＳＥＤｏＮＥＹＥＧＡＺＥＩＮＰＵＴＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ
ＡＢＳＴＲＡＣＴＨｕｍａｎ—ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｙｅｇａｚｅｉｎｐｕｔｈａｓｂｅｃｏｍｅａｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔａｒｅａｉｎｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｔｈｉｎｋｔｈａｔｗｅｃａｒｔｕｓｅｅｙｅｓｍｏｖｉｎｇｉｎｐｕｔ鹤ａｗａｙｏｆｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ．Ｗｅａｒｅ
ｅｎｇａｇｅｄｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｐｌａｔｆｏｒｍｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｅｙｅ－ｇａｚｅ．Ｉｎｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍ，ｗｅｍａｙｒｅａｌｉｚｅｔｈｅ
ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｅｏｐｌｅａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｗｉｔｈ８ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ
ｅｙｅｔｒａｃｋｉｎｇ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｅｙｅａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｉｎ
ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ
ｄｉａｌｏｇｃａｒｌｂｅａｃｔｉｖａｔｅｄｗｈｅｎｔｈｅｅｙｅｓｇａｚｅｔｈｅｄｉａｌｏｇｉｎｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｔｈｒｅｅｓｅｃｏｎｄｓ．
Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｂａｓｅｄ
ｏｎｅｙｅ·ｇａｚｅｉｎｐｕｔ
ｉｓｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｙｓｔｅｍａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄ
ｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｉｓａｌｓｏｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅ
ａｄａｐｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍｃａｌｌｓｅｇｍｅｎｔｔｈｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ
ｅｙｅｓ’ａｒｅａｉｎｊｉｔｔｅｒｉｎｇｉｍａｇｅｓｔｈｒｏｕｇｈｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｄｉ百ｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｗｈｉｃｈｉｎｖｏｌｖｅｉｍａｇｅｆｉｌｔｅｒ，ｅｄｇｅ
ｅｎｈａｎｃｅ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｅｔ
ａ１．
ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅＰｕｒｋｉｎｊｅｉｍａｇｅＯｆｆｔｈｅｃｏｒｎｅａａｎｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｕｐｉｌｗｈｅｎｔｈｅ
ｅｙｅｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｏｎｔｏ
ｓｏｍｅ
ｐｌａｃｅ，ｔｈｅ
ｇａｚｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎＣａｎｂｅ
ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ
ｂｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｔｈｅｃａｐｔｕｒｅｄｉｍａｇｅ．Ｓｌｉｇｈｔｍｏｖｅｍｅｎｔ
ｏｆｔｈｅｈｅａｄｉｓａｌｌｏｗｅｄｉｎｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍｂｙｕｓｉｎｇａｎ
ａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｆｏｒ
ｄｉｓａｂｌｅｄｐｅｏｐｌｅｂｙｅｙｅ－ｇａｚｅｉｎｐｕｔｉｓａｌｓｏｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓ
ｃｏＨｒｓｅ，
ｔｈｅｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｒａｃｉｎｇｔｈｅｌｉｎｅ
ｏｆｓｉｇｈｔｉｎｐｕｔａｎｄｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍ
ｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｄｅｓｉｇｎａｒｅｔｈｅｍａｉｎｐａｒｔｓｏｆｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ．
Ｄｕｒｉｎｇｈｕｎｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｔｈｅｂｉｔｍａｐ，ｗｅｃｈａｎｇｅｔｈｅｗａｙ
ｗｈａｔ
ｈｕｎｔｓ
盯上海大学研究生论文用纸ｆｏｒｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｐｏｉｎｔｆｉｒｓｔｌｙ．Ｗｅｒｅｄｕｃｅｔｈｅａｒｅａｏｆｔｈｅｂｉｔｍａｐｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｆｉｎｄ
ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｐｏｉｎｔａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ．Ａｔｌａｓｔ，Ｗｅｐｒｏｃｅｓｓ
ｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｉｔｍａｐｔｗｏ
ｔｉｍｅｓｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．Ｓｏ
ｗｅ
Ｃａｌｌｇａｉｎ
ｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒ
ｐｏｉｎｔｓ．Ａｌｌｏｆ
ｔｈｏｓｅａｌｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｔｈａｔｗｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅ
ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄ
ｔｈａｔｔｈｅｗａｙｏｆｈｕｎｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒ
ｐｏｉｎｔｓ
Ｃａｎ
ｉｍｐｒｏｖｅ
ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｅｌｆ－ａｄａｐｔａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｐｒｏｔｏｃｏｌ
ｉｎｔｈｅ
ｃｏｍｐｕｔｅｒｌｉｎｋｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．ｗｅｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｉｎｔｅｒｆａｃｅｐｒｏｇｒａｍｕｓｉｎｇＶｉｓｕａｌＣ＋＋ｔｈｒｏｕｇｈｐａｔｕｌｏｕｓ
ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｏｆＰＬＣｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｅｓｉｇｎ
ｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．
Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｅｙｅ－ｇａｚｅｉｎｐｕｔｉｓｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈ
ｉｎｖｏｌｖｅｓ
ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｌａｔｆｏｒｍ，ｄａｔａｃａｐｔｕｒｉｎｇ
ａｎｄ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｒｏｇｒａｍ
ｄｅｓｉｇｎｏｆｇｒａｐｈｉｃｓｓｈｏｗｉｎｇａｎｄｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｌｉｎｋｂｅｔｗｅｅｎ
ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ａｎｄ
ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｏｓｓｅｓｓｅｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ：（１）４ｄｉａｌｏｇｓｂｏｘｅｓＣａｎｂｅｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄｏｎ
ｔｈｅｄｉｓｐｌａｙ
ｓｃｒｅｅｎ；（２）１０ｍｉｌｌｉｓｅｃｏｎｄｓ
ｉｓ
ｅｎｏｕｇｈ
ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎ
ｏｆ
ｅｙｅ－ｇａｚｅ；（３）Ｓｌｉｇｈｔ
ｍｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｈｅａｄｉｓａｌｌｏｗｅｄｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｓｅｅｉｎｇ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓ
ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｏｕｒ
ｄｅｓｉｇｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅａｌ—ｔｉｍｅｅｙｅｔｒａｃｋｉｎｇ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍ；
ｈｕｍａｎ·ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
ＩＩＩ