精选优质文档-倾情为你奉上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直接影响视线跟踪系统的精度和准确度。瞳孔角膜反射向量方法是视线传输的一种
