眼動(dòng)交互作為一種新型交互方式,因其具有主動(dòng)性、開(kāi)放性、智能性和即時(shí)性等特點(diǎn),已經(jīng)在智能駕駛、智慧醫(yī)療、智能家居及智慧教育等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。人類的視線具有雙向性,眼睛在獲取或輸出信息時(shí)眼動(dòng)信息中蘊(yùn)含了隱式及顯式交互意圖,這些信息在眼動(dòng)交互技術(shù)中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)研究眼動(dòng)行為規(guī)律,有效地預(yù)測(cè)用戶隱式交互意圖、合理地表達(dá)顯式操控意圖,是提升眼動(dòng)交互系統(tǒng)智能性與自然性的關(guān)鍵。因此,本文從視線反饋和視線控制兩個(gè)方面對(duì)交互過(guò)程中的眼動(dòng)行為規(guī)律展開(kāi)研究。在視線反饋方面,本文首先以眼動(dòng)信息為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了眼動(dòng)興趣區(qū)域提取算法;之后,從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)注視行為的關(guān)注度進(jìn)行描述,并利用引入視覺(jué)特性的模糊核聚類算法對(duì)注視點(diǎn)進(jìn)行軟劃分;然后,構(gòu)建了融合眼動(dòng)興趣區(qū)域的關(guān)注度計(jì)算模型,分析潛在交互意圖與眼動(dòng)行為的內(nèi)在規(guī)律,從而有效地預(yù)測(cè)用戶交互過(guò)程中的隱式意圖;最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性。在視線控制方面,首先構(gòu)建人機(jī)協(xié)作中的眼動(dòng)交互評(píng)估指標(biāo)體系;之后,根據(jù)眼動(dòng)行為特征及基于區(qū)域的眼動(dòng)交互機(jī)制構(gòu)建了眼動(dòng)行為庫(kù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了針對(duì)眼動(dòng)行為的識(shí)別算法;然后,以無(wú)人機(jī)的眼動(dòng)操控任務(wù)為背景,通過(guò)交互實(shí)驗(yàn)獲取交...

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視線反饋技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 視線控制技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第二章 眼動(dòng)交互技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 眼動(dòng)交互基礎(chǔ)知識(shí)
        2.1.1 眼動(dòng)基本概念
        2.1.2 眼動(dòng)跟蹤技術(shù)原理
        2.1.3 眼動(dòng)儀及常用眼動(dòng)指標(biāo)
    2.2 視線反饋技術(shù)
        2.2.1 興趣區(qū)域提取方法
        2.2.2 視覺(jué)注意模型
    2.3 視線控制技術(shù)
        2.3.1 視線控制交互方式
        2.3.2 眼動(dòng)行為模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于眼動(dòng)信息的興趣區(qū)域提取
    3.1 眼動(dòng)信息的實(shí)時(shí)獲取
        3.1.1 i View NG架構(gòu)與眼動(dòng)數(shù)據(jù)提取
        3.1.2 眼動(dòng)校準(zhǔn)及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
    3.2 基于核密度估計(jì)算法的眼動(dòng)顯著圖
        3.2.1 核密度估計(jì)方法
        3.2.2 生成注視點(diǎn)高斯顯著圖
    3.3 眼動(dòng)興趣區(qū)域提取
        3.3.1 興趣焦點(diǎn)選取
        3.3.2 基于興趣焦點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于視線反饋的眼動(dòng)行為規(guī)律分析
    4.1 基于注視點(diǎn)的視線關(guān)注度描述
        4.1.1 基于位置的注意理論
        4.1.2 注視點(diǎn)關(guān)注程度
    4.2 基于興趣區(qū)域的注視點(diǎn)劃分
        4.2.1 傳統(tǒng)模糊聚類
        4.2.2 引入視覺(jué)特性的模糊核聚類算法
    4.3 融合眼動(dòng)興趣區(qū)域的關(guān)注度計(jì)算模型
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于視線控制的眼動(dòng)行為規(guī)律分析
    5.1 人機(jī)協(xié)作中眼動(dòng)交互評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建
    5.2 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)模型及操控指令
    5.3 眼動(dòng)控制交互方式設(shè)計(jì)
        5.3.1 基于區(qū)域的眼動(dòng)交互機(jī)制
        5.3.2 構(gòu)建眼動(dòng)行為庫(kù)
        5.3.3 眼動(dòng)行為識(shí)別算法設(shè)計(jì)
    5.4 交互行為實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br>        5.4.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        5.4.3 實(shí)驗(yàn)流程
        5.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)與創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果和參與的科研項(xiàng)目



本文編號(hào)：3810813