基于混合特征的注视方向判别

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.

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)

所属期刊栏目：21

分类号：TP3;TN9

资助基金：863计划2009AA01Z317;国家自然科学基金60603023;北京市自然科学基金4061001

在线出版日期：2011-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：333-338