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Inhalt
Erstellung und Optimierung von Algorithmen zur Messung von Augenbewegungen mittels Video-Okulographie-Methoden
Kai Schreiber
22. Februar 1999
Inhalt
1. Einführung
1.1 Übersicht
1.2 Modell der Augenbewegung
1.2.1 Aufbau des Auges
1.2.2 Freiheitsgrade des Auges
1.3 Mathematischer Formalismus
1.3.1 Koordinatensysteme
1.3.2 Drehungen
1.3.3 Darstellung mit Quaternionen
1.4 Motivation der VOG-Methode
1.4.1 Nutzen von Augenbewegungsmessungen
1.4.1.1 Psychologie und Neuropsychologie
1.4.1.2 Neurologie
1.4.1.3 Diagnostik
1.4.1.4 Praktische Anwendungen
1.4.2 Vor- und Nachteile verschiedener Meßverfahren
1.4.2.1 Nachbilder
1.4.2.2 Verfahren mit Kontaktlinsen-Spulen
1.4.2.3 Elektro-Nystagmographie (ENG)
1.4.2.4 Purkinje-Tracker
1.4.2.5 Video-Okulographie (VOG)
1.5 Augenbewegungsmessung mittels Videookulographie
1.5.1 Apparative Mittel
1.5.1.0.1 Übersicht
1.5.1.0.2 Meßbrille
1.5.1.0.3 Optische Abbildung
1.5.1.0.4 Videoaufzeichnung
1.5.1.0.5 Verdrehung der Kamerabrille
1.5.2 Messung von 2-D-Augenbewegungen durch Pupillenfindung
1.5.3 Geometrische Näherung bei der Messung
1.5.4 Messung der torsionellen Komponente über Segmentanalyse
1.5.4.1 Komplikationen der Kreuzkorrelationsmethode
2. 2-D-Kalibration des Systems
2.1 Problemstellung
2.2 Bisheriges Verfahren
2.3 Neuer Algorithmus
2.4 Optimierung im vierdimensionalen Parameterraum
2.5 Bestimmung der Kamerarotation
2.6 Überprüfung der Stabilität
2.6.1 Analytische Überprüfung
2.6.2 Überprüfung durch Simulation
2.7 Auswirkungen der geometrischen Näherung
2.7.1 Verbesserung des Verfahrens?
2.7.2 Berechnung des Meßfehlers in Simulationen
3. Simulation torsioneller Messungen und Bestimmung der maximalen Drehgeschwindigkeit bei 3-D-Messungen
3.1 Problemstellung
3.2 Eignung eines Irismusters für die Torsionsmessung
3.2.1 Halbwertsbreite
3.2.2 Gütekurve und meßbare Winkelbreite
3.3 Verwendetes Irismuster
3.4 Das verwendete Abbildungsmodell
3.5 Simulationsablauf
3.6 Güte der bewegungsunscharfen Muster
3.7 Ergebnisse
3.7.1 Qualitative Beurteilung
3.7.2 Quantifizierung
4. Bestimmung des optimalen Segmentes zur torsionellen Messung
4.1 Problemstellung
4.2 Musterkriterien
4.3 Die Kriterien im Einzelnen
4.3.1 Halbwertsbreite des Maximums
4.3.2 Frequenzverteilung
4.3.3 Qualitative Analyse
5. Praktische Folgerungen aus den Ergebnissen
5.1 Kalibration des Systems
5.1.1 Numerischer Algorithmus
5.1.2 Kalibrations-Setup
5.2 Exakter Meßalgorithmus
5.3 Verkürzung der Belichtungszeit
5.4 Verwendung mehrerer Segmente für die torsionelle Messung
5.5 Musterfindung
5.5.1 Verfahren zur Musterfindung
6. Algorithmen
6.1 2-D-Kalibration
6.1.1 Kalibration
6.1.2 Überprüfung
6.1.2.1 Geometrische Näherung
6.2 Belichtungssimulation
6.2.1 Berechnung der bewegungsunscharfen Muster
6.2.1.1 Auswertung der Daten
6.3 Segmentanalyse
7. Ergebnisse
7.1 Fehler des Kalibrationsalgorithmus
7.1.1 Fixationspunkte im Raster
7.1.1.1 Fehler
0.00
7.1.1.2 Fehler
0.25
7.1.1.3 Fehler
0.50
7.1.1.4 Fehler
1.00
7.1.2 Fixationspunkte zufällig verteilt
7.1.2.1 Fehler
0.00
7.1.2.2 Fehler
0.25
7.1.2.3 Fehler
0.50
7.1.2.4 Fehler
1.00
7.2 Fehler durch die geometrische Näherung
7.3 Ergebnisse der Simulationsläufe
7.3.1 Meßbare Winkelbreiten
7.4 Ergebnisse der Musterfindung
8. Genaue optische Geometrie des Auges
8.1 Geometrie des Auges
8.2 Funktionsweise des visuellen Systems
8.3 Aufbau des Auges
8.4 Achsen des Auges
9. Exakte Darstellung der Augendrehung
10. Programmcode
10.1 Kalibration
10.1.1 KAliB
10.1.2 ABWEICH
10.1.3 ABSTAND
10.1.4 KALTEST
10.1.5 TEST_KAliB
10.1.6 DARSTELLEN
10.1.7 FINDname
10.1.8 MESSTEST
10.1.9 TEST_MESS
10.1.10 MESSE
10.2 Belichtungssimulation
10.2.1 RtrANS
10.2.2 HINtrANS
10.2.3 INTENS
10.2.4 SIMulROT
10.2.5 SIMulPLAN
10.2.6 SIMAUSWERTEN
10.2.7 GUETEKURVE
10.2.8 WINKELbrEITE
10.2.9 PARAMAX
10.2.10 LADEN
10.3 Musterfindung
10.3.1 HALBWERT
10.3.2 FINDBEST
10.3.3 BUTTERN
10.3.4 FILMCHEN
Danksagung
Abbildungsverzeichnis
Literatur
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1999-04-24