人眼追踪远距离裸眼立体视觉检测系统的研制和测试

目的应用人眼追踪技术研制裸眼随机点立体视觉检查系统(glasses-free random dot stereo-testsystem,GFRDSS),检测正常视力男性青年的5 m距离立体视锐度。方法在不同照度环境下检测230名正常视力、正常眼位男性青年的立体视锐度。观察组采用GFRDSS检测方法;对照组采用Distance Randot(DR)检测方法。结果GFRDSS可以检测视差范围40″~800″的5 m远距离立体视锐度。100~300 cd/m^2照度下,与对照组[41.3%(95/230)]比较,观察组有83.91%(193/230)受检者立体视锐度达到正常水平(40″~60″),差异有统计学意义(Z=-9.569,P<0.05)。350~600 cd/m^2照度下,与对照组[75.22%(173/230)]比较,观察组有84.78%(195/230)受检者立体视锐度达到60″,差异有统计学意义(Z=-4.048,P<0.05)。结论采用人眼追踪技术GFRDSS可以实现5 m距离无辅助立体视锐度检测,正常人群测试结果显示GFRDSS敏感性高于DR,且可以有效避免环境照度对检测的干扰。

基于OpenCV的嵌入式人眼追踪系统研究

对于视觉控制系统而言,如何定位并追踪眼睛,判断眼睛状态是关键的一步。文中提出了一种基于OpenCV的人眼识别和跟踪方法,利用摄像头和OpenCV的相关函数在嵌入式平台上实现了人眼的识别与追踪。此外,还通过实验表明,该方法可满足对人眼的识别,且拥有较好的识别速度和识别率,故具有一定的实用性。

基于双目立体视觉的人眼追踪技术专利分析

为研究基于双目立体视觉的人眼追踪技术的发展情况,文章从专利信息挖掘与分析角度对基于双目立体视觉的人眼追踪技术的全球专利及中国专利进行分析,了解该技术近20年的发展趋势、地域分布、各国发展态势、全球重要申请人、中国重要申请人等,并进一步分析应用于裸眼3D场景的基于双目立体视觉的人眼追踪专利实现人眼追踪所采用的装置类型、光源类型以及实现人眼追踪精度和速度提升的手段。

结合图像融合算法与人眼跟踪的立体视频

由于多视点立体视频合成具有数据量大,图像处理速度要求较高,支持的立体视角有限等特点,这些问题一直没有很好的解决并已成为多视点立体视频产业化的瓶颈.针对这种情况,提出了一种基于立体图像融合算法与人眼跟踪算法的立体视频处理系统.首先,按顺序循环读取立体视频中的每一帧,然后用立体图像融合算法对每一帧进行合成运算,接下来将融合后的图像依原有顺序进行显示与播放.同时加入人眼跟踪算法,根据观看者眼部所处的位置实时投放对应视区的图像.图像融合算法与人眼跟踪的结合有效地扩大了立体视角.实验结果表明,该方法实现了将多视点视频在立体显示器中以自由立体显示的方式展现出来,使观看者在屏幕前可以自由移动而不影响立体观看效果,同时播放速度流畅,能给观众带来比较真实的立体感受.

人眼识别在疲劳检测中的应用

随着汽车保有量和高速公路的迅速增加,公路上的交通事故,特别是恶性交通事故发生率居高不下,交通安全问题日益突出,其中疲劳驾驶是产生交通事故的主要原因之一。近年来,疲劳检测已成为研究热点,本文利用图像处理和模式识别技术提出一种基于人脸面部特征的人眼定位方法,当判断出驾驶员处于疲劳状态时发出警报。实验结果表明,该方法在实时性、对于光照、戴眼镜、复杂背景等情况的适应性都较好。

AMLCD运动伪像仿真及优化

为了高效准确预估液晶显示器的动态成像质量,提出了一种通用的多参数AMLCD彩色自然图像运动伪像仿真算法.该算法以显示系统时序分析和液晶响应经验公式为基础,利用视频内容数据,对每帧内人眼追踪路径上各个子像素的亮度进行积分,在不同仿真条件下均能准确地模拟主观感受.利用该算法对高速液晶材料、倍频和背光调制3种目前改善AMLCD运动模糊的主流技术进行了对比.结果表明,三者中背光调制技术改善效果最显著,但也容易产生伪轮廓重影效应,必须严格保证背光的同步性并慎重选择调制的占空比.某手机制造商根据上述结论预估了不同条件下多种液晶屏的性能,最终产品性能与预估完全吻合,验证了算法的正确性与实用性.

基于人眼平滑追踪的液晶显示运动模糊研究

为了更为精确地研究液晶显示中的运动模糊现象,研究了基于眼动跟踪装置的正弦图像的人眼平滑追踪。实验测试了9种不同空间频率的正弦图像在4种运动速度下的人眼平滑追踪情况。结果表明,人眼的追踪速度往往小于目标图像的运动速度,且运动速度对追踪速度比有显著性影响。建立了基于追踪速度比的人眼实际感知改进模型。模拟结果对比表明,在正弦图像的空间频率与运动速度乘积为整数时,模型之间的差异很明显,而其他情况差别很小。研究结果对液晶显示中运动模糊现象的优化以及视觉舒适度的提高具有指导作用。

自由立体显示中人眼跟踪算法的研究

自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

基于“人-包交互”理念的食品及药品包装研究

首次引入"人-包交互"一词,并对"人-包交互"理念的研究方法、产品包装方法及其在食品及药品包装中的应用进行探索研究。通过对国外"人-包交互"相关资料文献的查阅、提取和分析,从"人-包交互"理念研究、基于"人-包交互"理念的包装开发方法、"人-包交互"包装应用三个维度展开分类研究。"人-包交互"强调产品-包装-人之间的相互作用关系,准确概括和表达了以人为本、关注消费者情感需求及人-包互动关系的设计理念,是目前国内外食品及药品包装的研究热点及未来包装设计的发展趋势。