基于混合特征的注视方向判别

• 作者: 葛宏志 陈熙霖
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 视线跟踪 混合特征 表观特征 模型特征 支持向量回归(SVR)
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 333-338
• 分类号: TP181
• 字数: 4174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.04.001

摘要

提出了一种基于混合特征的注视方向判别方法.混合特征由模型特征和表观特征组成.模型特征是提取的特征点间的几何向量,表观特征是从眼睛图像提取的方向二值模式(DBP).将两种特征通过支持向量回归(SVR)算法融合起来,将组合特征一一对应于某一确定的头部姿态下的一个确定的注视方向.非特定人实验所用数据库有11个采集人,共计4089个样本.所用的样本在采集时保持头部正面面向摄像机,仅双眼注视预定的方向.实时测试时仅用一个单摄像机,输入是单帧人脸图像,输出为以摄像机坐标系计量的欧拉角度值.实验验证了混合特征的有效性,实验结果为3°的测试误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈熙霖	中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所	22	571	8.0	22.0
2	葛宏志	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	3	2	1.0	1.0