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基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统
被引量：
10
1
作者
王向周
张新
郑戍华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期1263-1268,共6页
针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利...
针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.
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关键词
主动表现模型
梯度向量法
人工神经网络
动态
标定
算法
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职称材料
题名
基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统
被引量：
10
1
作者
王向周
张新
郑戍华
机构
北京理工大学自动化学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期1263-1268,共6页
文摘
针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.
关键词
主动表现模型
梯度向量法
人工神经网络
动态
标定
算法
Keywords
active appearance model (AAM)
gradient vector
artificial neural network
dynamic calibration algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统
王向周
张新
郑戍华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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