熟悉基础的计算机视觉空间几何变换,相机标定,单映矩阵,旋转矩阵等空间转换模型。 熟悉基础的机器学习模型,对线性分类器,CNN模型,tensorflow有基础的学习实践。 编程语言Python/C++熟练,熟悉Linux系统shell指令,了解基础数据结构算法。
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2020.6 - 至今 基于眼动人机交互技术研究 该项目为硕士期间研究方向。视线追踪是一种实时追踪并记录眼球移动和注视位置的技术,是通过视觉信息分析人注意力的常用方法。应用场景为AR/VR的眼动交互控制,相信在不久取代手柄控制。作为基础的视线追踪算法,必解决问题是通过摄像头获取二维眼部图像进行瞳孔曲线的拟合,从而建立三维眼部模型,获取视线矢量,达到控制AR/VR虚拟场景如游戏等的控制功能。 在该项目中用到的基础算法利用红外摄像头获取眼部图像,对ROI区域进行Canny边缘检测,利用预设阀值获取深色区域的灰度直方图,过滤掉噪声,对深色区域进行K近邻边缘拟合,得到瞳孔椭圆。软件以Opencv/C++为主,搭配windows10+VS+红外光点阵滤可见光摄像头。
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