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第1章 绪论 1

1．1 视觉注意 1

1．1．1 早期注意理论 1

1．1．2 近代注意理论 1

1．1．3 当前视觉注意理论 3

1．1．4 未来注意的研究 3

1．2 人眼系统的视觉机制 3

1．2．1 眼睛 3

1．2．2 视网膜 5

1．2．3 视束和视觉通道 6

1．3 视觉 6

1．3．1 颜色视觉 6

1．3．2 立体视觉 7

1．3．3 临时视觉 8

1．4 人眼运动 9

1．4．1 控制眼球运动的肌肉 9

1．4．2 平稳跟随运动 9

1．4．3 扫视 10

1．4．4 固视微动 10

1．4．5 眼球振颤 11

1．5 双眼视觉 11

1．6 视野与视敏度 11

参考文献 12

第2章 视线追踪方法 14

2．1 直接观察法 15

2．2 后像法 15

2．3 机械记录法 15

2．3．1 杠杆直接记录法 16

2．3．2 气动法 16

2．3．3 角膜吸附环状物法 16

2．4 电流记录法 16

2．5 电磁感应法 17

2．6 光学记录法 18

2．6．1 反光记录法 18

2．6．2 影视法 18

2．6．3 角膜反光法 19

2．6．4 双普金野法 20

2．6．5 虹膜－巩膜边缘法 21

2．7 本章小结 21

参考文献 22

第3章 典型视线追踪系统及构成 23

3．1 典型视线追踪系统 23

3．1．1 穿戴式（头盔式）视线追踪系统 23

3．1．2 非穿戴式（遥测式）视线追踪系统 29

3．2 典型的视线追踪系统构成 35

3．2．1 单摄像机无光源系统 35

3．2．2 单摄像机单光源或双光源系统 36

3．2．3 单摄像机多光源系统 38

3．2．4 多摄像机多光源系统 38

3．3 本章小结 41

参考文献 41

第4章 图像预处理 43

4．1 基于反对称双正交小波重构的图像增强方法 43

4．1．1 双正交小波 45

4．1．2 基于反对称双正交小波重构的图像多尺度边缘提取 48

4．1．3 基于反对称双正交小波变换的图像锐化增强 54

4．1．4 图像滤噪增强 55

4．1．5 实验结果与分析 58

4．2 基于边缘检测和双边滤波的彩色图像滤噪方法 69

4．2．1 细胞神经网络（CNN） 71

4．2．2 基于CNN的彩色图像分块自适应边缘检测 76

4．2．3 彩色图像滤噪 83

4．2．4 实验结果及分析 85

4．3 本章小结 87

参考文献 88

第5章 视线参数检测 90

5．1 基于主动红外光源的窄视野摄像机系统视线参数检测 92

5．1．1 亮瞳和暗瞳图像判别及图像差分 92

5．1．2 视线特征参数提取 93

5．1．3 实验结果 105

5．2 基于主动红外光源的宽视野摄像机视线参数检测 107

5．2．1 暗瞳图像上基于AdaBoost算法的人脸检测和人眼区域定位 108

5．2．2 投影法缩小人眼检测区域 113

5．2．3 瞳孔检测及瞳孔椭圆拟合 115

5．2．4 角膜反射（普尔钦斑）检测与中心定位 117

5．2．5 实验结果与分析 119

5．3 本章小结 122

参考文献 122

第6章 瞳孔跟踪 124

6．1 基于卡尔曼滤波和均值漂移的瞳孔跟踪方法 125

6．1．1 卡尔曼滤波 125

6．1．2 基于卡尔曼滤波和均值漂移的瞳孔跟踪方法 128

6．2 基于粒子滤波的瞳孔跟踪方法 132

6．2．1 粒子滤波 132

6．2．2 基于伪彩色图的粒子滤波瞳孔跟踪方法 140

6．2．3 实验结果与分析 149

6．3 粒子滤波和卡尔曼滤波组合的瞳孔跟踪方法 154

6．3．1 粒子滤波跟踪 155

6．3．2 卡尔曼滤波瞳孔参数估计 159

6．4 本章小结 161

参考文献 162

第7章 视线追踪系统标定 164

7．1 摄像机模型 164

7．1．1 成像变换 164

7．1．2 摄像机的镜头畸变 165

7．1．3 摄像机模型 166

7．2 摄像机标定方法 170

7．3 双摄像机双光源视线追踪系统构成 174

7．4 基于平面镜反射的视线追踪系统标定 177

7．4．1 三维空间坐标测量 177

7．4．2 平面估计 178

7．4．3 确定屏幕平面及光源中心的空间位置 179

7．4．4 实验结果 180

7．5 基于多摄像机全局标定的视线追踪系统标定 180

7．5．1 单摄像机标定 182

7．5．2 双摄像机立体视觉系统标定 182

7．5．3 视线追踪系统的多摄像机全局标定 182

7．5．4 系统标定结果与分析 187

7．6 本章小结 191

参考文献 192

第8章 视线方向计算模型 193

8．1 单摄像机主动红外光源系统视线方向计算模型 194

8．1．1 基于非线性多项式和广义回归神经网络的视线估计方法 194

8．1．2 基于非线性多项式和支持矢量回归的视线落点估计方法 200

8．1．3 基于解析头动补偿的视线估计方法 205

8．2 双摄像机主动红外光源系统的视线方向计算模型 220

8．2．1 基于眼球成像模型的视线估计方法［6］ 220

8．2．2 视线方向估计的five—spot模型 223

8．3 本章小结 228

参考文献 229

第9章 视线追踪技术应用 231

9．1 计算机领域 232

9．1．1 选择性眼动系统 232

9．1．2 注视跟随系统 234

9．2 心理学与生理学检测 238

9．3 市场营销与广告 239

9．3．1 市场营销 239

9．3．2 网页可用性 239

9．3．3 电视广告的改进 240

9．3．4 印刷广告 241

9．3．5 商品包装设计 242

9．4 工业工程与人因分析 243

9．4．1 航空 243

9．4．2 车辆辅助驾驶 245

9．5 本章小结 248

参考文献 249