夏小宝
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种依赖3D眼球模型的两级瞳孔定位算法被引量：2
- 2014年
- 瞳孔定位作为头戴式视线跟踪系统的核心模块之一,影响着系统的精度和稳定性,但眼球在正常转动中会发生着眼睑遮挡瞳孔问题.针对该问题,提出了一种两级瞳孔定位算法.第一级采用改进的星射线法提取瞳孔边缘轮廓.接着根据3D眼球模型和瞳孔位置提前判断是否存在眼睑遮挡情况,如果不存在,则定位结束,否则进行第二级定位.第二级采用改进的椭圆模板匹配算法,不同于其他椭圆匹配算法,该算法利用3D眼球模型的参数提前获取椭圆的长短轴比例和旋转角度,将匹配的空间复杂度由5维降为3维,提高了匹配的效率.在眼睑遮挡情况下该算法精确检测出瞳孔,并且定位速度较快.
- 夏小宝李斌
- 头戴式视线跟踪系统的一点标定方法被引量：1
- 2014年
- 标定方法是视线跟踪技术中的关键环节,直接影响跟踪精度和用户体验。目前头戴式跟踪系统所使用标定方法,需要多个标定点进行标定。为更快、更方便地进行标定,提出一种方法,只需一个标定点,便可提取足够的标定信息完成标定过程。该方法可适用于目前的多种映射方法,如DLT方法、多项式方法、神经网络方法等,标定时间仅需10 s,精度可达1°,与多点标定相比,效率显著提高,而精度无明显差异。此外,使用一种新的神经网络模型:ELM(极端学习机)实现了神经网络标定方法,ELM的快速学习性能,显著缩短了神经网络训练时间。
- 侯树卫李斌夏小宝
- 关键词：头戴式视线跟踪神经网络极端学习机随机采样一致性
- 近红外光下眼角的快速定位被引量：1
- 2014年
- 眼角作为眼睛的一个不变特征,在图像匹配中有着重要的应用。针对近红外光下眼角的角点特征不明显问题,提出一种由粗到精的定位方法。首先提取眼睑边缘,通过椭圆拟合定位出内外眼角的大致区域。然后以粗定位出的内外眼角位置分别截取小区域图像并进行阈值分割,提取出初步的内外眼角点。最后根据提出的SUSAN算子加权方差投影函数(SWVPF)进行精定位。实验证明,该算法能够快速和精确定位出内外眼角。
- 夏小宝
- 关键词：眼角近红外光
