基于Adaboost算法的人眼视线追踪技术

本作品主要是通过图像处理和计算机视觉的方法处理普通摄像头的图像帧来计算人眼移动轨迹，以此来判断人眼的视线。它的应用领域非常广泛，在数据分析这块，电商可以采集用户的注视点，即注视最久的区域和最先注视的区域来判断用户喜好进行个性化推荐以及用户群体分类和用户画像；同时还能应用到VR领域，比如霍金椅子的眼动控制；心理学领域也可以通过眼神的变换来判断心理微变化等等。本作品的主要创新点在瞳孔检测的实时性部分，就是不需要每一帧进行瞳孔检测，通过此方法来提高实时性。同时通过灰度积分法进行检测，通过水平灰度投影和垂直灰度投影检测瞳孔的灰度值特征，以切割出更为准确的瞳孔区域。通过一系列实验表明，本作品设计的人眼视线追踪检测算法仅在普通摄像头和自然光下可以准确的计算视线在屏幕的注视点，且所需硬件条件少，实时性较好。