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基于眼动的人机自然交互
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基于眼动的人机自然交互
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-20页
　　1.1 眼动人机交互的研究背景和意义第12-14页
　　　　1.1.1 眼动人机交互的研究背景第12-13页
　　　　1.1.2 眼动人机交互的研究意义第13-14页
　　1.2 国内外研究概况和水平第14-18页
　　1.3 课题的研究内容第18页
　　1.4 全文结构第18-20页
第二章 眼动与眼动人机交互第20-29页
　　2.1 眼动的概念第20-22页
　　2.2 眼动测量技术第22-23页
　　2.3 眼动人机交互的优势和问题第23-26页
　　　　2.3.1 眼动用于人机交互的优势第23-24页
　　　　2.3.2 需要克服的问题第24-26页
　　　　2.3.3 发展趋势第26页
　　2.4 眼动交互系统概念模型设计第26-27页
　　2.5 本章小结第27-29页
第三章 基于注视点检测的静态对象控制第29-45页
　　3.1 系统总体设计第29-30页
　　3.2 视线落点信息的提取第30-34页
　　　　3.2.1 获取清晰的眼睛图像第31页
　　　　3.2.2 识别角膜反射点第31-32页
　　　　3.2.3 识别瞳孔第32-33页
　　　　3.2.4 视线校准和标定第33-34页
　　3.3 通过注视点提取ROI区域第34-39页
　　　　3.3.1 注视点检测第35-38页
　　　　3.3.2 得到ROI图像第38-39页
　　3.4 ROI图像识别第39-42页
　　3.5 继电器控制电路第42-43页
　　3.6 在线控制实验第43-44页
　　3.7 本章小结第44-45页
第四章 基于眼动模式识别的动态对象控制第45-68页
　　4.1 系统总体设计第45-46页
　　4.2 眼动信号初步分析第46-50页
　　4.3 眼动数据特征提取第50-53页
　　　　4.3.1 RANSAC算法第50-51页
　　　　4.3.2 算法使用第51-53页
　　4.4 眼动模式分类第53-62页
　　　　4.4.1 AdaBoost算法第53-56页
　　　　4.4.2 眼动模式识别方法第56-59页
　　　　4.4.3 眼动模式识别方法的改进第59-62页
　　4.5 在线轮椅控制实验第62-66页
　　　　4.5.1 全向移动平台第62-63页
　　　　4.5.2 控制任务第63-64页
　　　　4.5.3 在线实验与结果分析第64-66页
　　4.6 本章小结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
　　5.1 全文工作总结第68-69页
　　5.2 下一步工作展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
作者在学期间取得的学术成果第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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