桌面式眼动跟踪系统研究

眼动跟踪技术作为一种新的人机交互方式,已受到越来越多人的关注,现有的眼动跟踪系统大都是头戴式的,它的硬件设备复杂,对人干扰较大,而且价格昂贵。文章实现了一个简单的基于桌面的眼动跟踪系统,本系统硬件构成简单,而且不与人直接接触,使用虹膜中心坐标来估计用户的注视点。实验表明,当误差距离不超过40个像素时,系统估计的人眼注视点准确率超过80%。     

基于GPU的高清视频图像行人检测方法研究

对视频或图像中的行人进行检测使用HOG特征与支持向量机SVM相结合的方法,取得了良好的效果,但是由于HOG特征的计算量非常大,难以满足实时检测的需要,文章针对这一情况提出并实现一种在GPU环境下使用并行加速策略的高效行人检测方法。实验证明这种方法快速有效,大大地提高了行人检测的效率。     

一种雷达卫星标校中的野值剔除方法

通过卫星标校方式提高雷达系统测量精度时,雷达获取的测量点迹对标定结果的影响巨大,尤其存在野值点的情况下,雷达系统误差标定可能失效.提出了基于雷达卫星标校的野值剔除方法,首先将测量值与真实星历值对比,得到雷达的初始系统误差和随机误差,并以此确定测量点迹的波动范围,排除部分野值;然后利用剔除野值后的数据,以同样的方式确定波动范围,对测量点迹重新进行野值剔除;最后利用过滤后的测量点迹进行雷达系统误差的标定.实验结果表明,该方法得到的雷达系统误差和随机误差变小,能够提高雷达系统测量精度.     

基于数据库的相控阵雷达数据组织与管理

数据的优化存储、高效管理和深入分析对于雷达系统性能的提高有着积极的影响.针对相控阵雷达数据的管理,提出一种以数据库为核心的相控阵雷达数据组织与管理方法,将数据的组织管理分为网络数据收发模块、本地数据录入模块,数据统计分析模块和数据库管理维护模块4个部分.4个模块依托于数据库,彼此之间没有依赖关系,能够独立发挥作用,既有利于功能的模块化开发,又便于数据的管理.     

基于GPU的人脸检测和特征点定位研究

人脸分析相关应用越来越广泛,但随着高清视频影像的广泛使用,传统的基于CPU设计实现的程序已难以满足时效性要求。本文基于GPU平台实现了人脸检测和特征点定位的并行化。首先为了加速人脸检测过程,使用Nvidia的CUDA计算范式,通过"窗口级并行"和"分类器级并行"两步实现基于Haar特征的Adaboost算法;然后在人脸检测的基础上,提出一种在常量时间内获得初始模型的方法,并行实现ASM算法。与OpenCV中基于CPU的方法相比,基于GPU的本方法有一定速率提升。