1、注視方向估計是計算機視覺和模式識別研究的熱點問題之一，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。對注視方向估計技術(shù)的系統(tǒng)研究能夠推動這些領(lǐng)域的發(fā)展，在人機交互、心理學(xué)研究等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景。近年來，雖然侵入式的注視方向估計取得了很大進展，但非侵入式的注視方向估計尚不成熟。要實現(xiàn)真正魯棒、實用的非侵入式的自動視線估計和跟蹤系統(tǒng)還需要解決大量的關(guān)鍵問題，尤其需要研究高效的人眼描述特征，以及實現(xiàn)頭部自由動作的視線方向估計算法。
　　本文研究了

2、以單攝像機作為信息獲取手段的非侵入式注視方向估計的相關(guān)問題，包括基于單攝像機的數(shù)據(jù)獲取與基準數(shù)據(jù)(ground truth)的自動標注、眼部表觀特征的表示、頭部自由運動的注視方向估計等問題。概括而言，本文的主要研究工作包括：
　　1．設(shè)計了一種同步采集注視方向、頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)和面部圖像的方法，并實現(xiàn)了相應(yīng)的裝置。在基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的算法中，系統(tǒng)的性能依賴于大量標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，標注的數(shù)據(jù)集是注視方向估計研究的基礎(chǔ)和前提。本文設(shè)計的這

3、種數(shù)據(jù)采集方法，能夠在復(fù)雜環(huán)境下，同步采集圖像、姿態(tài)、注視方向以及各個目標間的空間位置關(guān)系。其采集的數(shù)據(jù)為后續(xù)實驗的訓(xùn)練和測試提供了保障。
　　2．提出一種基于方向二值模式特征的注視方向估計方法。隨著注視方向的改變，在眼窩中鞏膜和虹膜位置之間的相對位置也隨著改變。這些改變可以看作是虹膜橫向和縱向運動，這種運動會引起眼部圖像紋理的相應(yīng)變化。針對虹膜縱向和橫向的移動變化特點，提出方向二值模式(Directional Binary Pa

4、ttern,DBP)的表示方法。通過計算四個方向上差分信息，使 DBP特征不僅包含局部紋理信息，同時還包含特定方向的二值差分信息。因此，DBP特征適合解析虹膜相對運動而引起眼部圖像的紋理變化。同時 DBP特征對光照變化具有魯棒性，能減少因光照影響而引起的計算誤差。
　　3．提出了一種基于混合特征的注視方向估計方法。混合特征由模型特征和表觀特征組成。模型特征提取特征點間的幾何向量；表觀特征是從眼睛圖像提取基于Gabor特征的方向二值

5、模式(Gabor Directional Binary Pattern,GDBP)。本文將兩種特征通過支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)算法融合起來,從而獲得某一確定的頭部姿態(tài)下的注視方向。將方向二值模式(DBP)用于編碼圖像的Gabor幅值特征，從而表示表觀特征，并取得了較好的性能?；诨旌咸卣鞯姆椒ň哂腥缦绿攸c：(1)根據(jù)不同的計算方向?qū)ρ鄄繄D像進行二值化；(2)成功地將DBP算子和Gabor

6、幅值特征進行結(jié)合，最后提取空間直方圖特征作為判別特征；(3)既利用了表觀特征較好的統(tǒng)計特性，也得益于模型特征在對光照變化的魯棒性。
　　4．提出一種頭部自由動作的注視方向估計方法。對基于圖像特征的注視方向估計研究而言，包含兩個重要的問題：頭部姿態(tài)和眼睛注視方向。目前，頭部自由動作的注視方向估計方法多數(shù)通過先確定頭部姿態(tài)，后估計注視方向的方法實現(xiàn)。本文提出一個分布式算法實現(xiàn)頭部可動作的注視方向估計，分別估計頭的姿態(tài)和眼睛的注視方向。