红外眼睛图像瞳孔检测新算法.docx
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2022-06-18
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红外眼睛图像瞳孔检测新算法
电子与信息工程学院
华南理工大学
中国广州
eehbqin@scut.edu.cn
摘要
本文提出了一种新的基于霍夫变换，用于检测边缘梯度信息的瞳
孔检测算法，其作用主要是为了提高眼睛注视跟踪技术的准确性。该
算法在计算参数空间离散变换点时根据光瞳的像素特点，在红外角膜
反射的情况下，利用二维霍夫变换结合了边缘梯度方向和固定范围内
离散瞳半径可定位瞳孔中心。该算法有效地过滤掉了噪音，降低了离
散变换点统计，并可计算瞳孔的参数。实验结果表明，该算法跟以前
的相比具有更高的精度和真实性。
关键词：霍夫变换，瞳孔中心，梯度方向，参数空间
一、引言
本文主要研究如何准确检测凝视、非侵入式可视化过程中运动状态下
眼睛的识别。我们可以从瞳孔检测的研究中扫视获得位置信息和监测
不同的人，并把它作为人机交互的通道。眼睛运动状态的形式有四种，
其中包括：辐辏运动，VOR，扫视和光滑的追求，这表现为移动的瞳
孔中心。因此，移动的瞳孔中心主要信息特点是视线跟踪以及
瞳孔角膜反射向量方法是视线传输的一种主要趋势。红外瞳孔中心角
膜反射的提取从生物特征信息来说具有很大优势，但是由于头部运动，
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