【摘 要】
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针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学信息与软件工程学院
【基金项目】
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核高基重大专项基础软件方向资助项目（2012zX01033001-001）,国家自然科学基金资助项目（61003032）,人工智能四川省重点实验室开放基金资助项目（2011RYJ04）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（ZYGX2009J060）
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针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹
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针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性,引入图像的预处理,提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤:利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理,使得图像的噪声降低、边缘突出,有利于模糊核的估计;对预处理后的图像,利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核;根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复
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