基于Mean-Shift和NMI特征的人眼跟踪  

Eye tracking based on Mean-Shift algorithm and NMI feature

作　　者：马金伟[1] 唐远炎[1] 房斌[1] 

机构地区：[1]重庆大学模式识别与信息处理研究所,重庆400043

出　　处：《计算机应用研究》2009年第11期4398-4400,共3页Application Research of Computers

基　　金：重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTC;2007BA2003);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC;2006BB2003)

摘　　要：为了减少姿态和光照变化对跟踪造成偏差,并兼顾到实时应用,提出一种级联的二次定位算法用于人眼跟踪。级联的二次定位算法由Mean-Shift迭代的空间定位和NMI特征识别的尺度定位构成。该算法较传统的人眼跟踪算法对姿态和光照变化有更好地适应性和健壮性。实验结果验证了该方法的有效性。For reducing the error and settling for the speed, this paper presented a novel method of eye tracking based on Mean-Shift algorithm and NMI feature. The Mean-Shift algorithm and NMI feature matching were cascaded into an good adaptable and robust eye track algorithm. The experimental results show that the method can adapt to the lighting variations and object moving effectively.

关 键 词：NMI特征 均值漂移算法 图像处理 人眼跟踪 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]