用于3D裸眼显示的人眼实时探测与跟踪并行算法与实现

摘要

随着社会3D显示科技的快速进步，人类在追求便捷舒适的3D显示效果上提出了更高的要求。由于裸眼3D显示技术不需要佩戴眼镜，因此给观众带来极大的舒适性和真实性。但是，大多裸眼3D显示器都有可视点单一和观看过程中随着人的移动会产生串扰的问题。针对这一问题, 通过跟踪人眼位置，来调整裸眼3D显示器的显示画面，从而解决图像串扰的问题。 因此本文在跟踪式狭缝光栅3D裸眼显示器的需求背景下，以人眼探测和跟踪为主要研究目的。首先，对人脸探测和跟踪方法进行创新性改进。其次，又创新性的提出人眼探测跟踪定位的算法结构。最后，将人眼探测跟踪定位算法移植到嵌入式平台，并简单介绍了跟踪式狭缝栅3D裸眼显示系统整合的方法。本文的主要内容和成果为： 1. 阐述光栅式 3D 裸眼显示器的显示原理。综合分析国内外人眼探测和跟踪方法的利弊。为本文的研究和研究方向提供必要的理论依据。 2. 提出基于自适应增强分类算法(AdaBoost)、时空上下文(STC)和定向梯度直方图(HOG)算法的人脸探测跟踪算法结构。该算法结构分为三步。第一，使用AdaBoost在第一帧识别出人脸并提取出人脸窗口。第二，根据STC算法进行人脸跟踪。第三，定时根据HOG算法做相似度判断，以达到目标丢失后继续跟踪的目的。实验证明该算法结构的跟踪速度达到AdaBoost算法的3倍左右。 3. 在人脸探测跟踪的基础上，提出一种基于 AdaBoost、STC-HOG 和随机森林（RF）的人眼重定位跟踪算法结构。该算法结构分为三个步骤。第一，利用AdaBoost 算法进行人脸探测踪。第二，根据 STC-HOG 人脸跟踪算法进行人脸跟踪。第三，利用 RF 算法进行人眼定位。最后，为证明方法的可行性同样进行了Matlab实验验证。实验结果表明，与传统的基于AdaBoost和RF人眼跟踪算法（原算法）相比。该算法在跟踪速度达到原方法的2倍左右。基本满足在裸眼3D显示时人脸跟踪和人眼定位的精度高、实时性快、鲁棒性好的要求。 4. 简述跟踪式狭缝光栅3D裸眼显示系统的整体架构。将基于AdaBoost、STC-HOG和RF的人眼探测跟踪方法与人眼探测反馈模块相结合。最后，在嵌入式平台上对随机森林算法进行基于GPU的并行优化。

目录

组合 2

毕业论文正文