[发明专利]一种自适应的视点平滑滤波数据处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种自适应的视点平滑滤波数据处理方法，尤其涉及一种平滑窗口长度自适应于视点速度和视点状态(是否在聚类内部)的，采用高斯滤波的视点平滑滤波数据处理方法。

背景技术

随着人机交互越来越深入的发展，推进各种不同模态的新型人机交互方式的发展成为计算技术研究的热点。眼动交互作为一种具有直接性、自然性和双向性的交互技术具有广泛的应用前景。

当前的眼动交互研究中，视点信号的提取技术已经越来越成熟，利用摄像头，生物电等方式能够较好的获取用户视点。但是视点信号的处理还存在一些问题，比如眼动噪声问题，由于眼动获取设备的噪声和眼睛本身存在的抖动、眨眼等干扰行为，使得眼动数据的抖动较大，无法呈现较平滑的视点轨迹，给提取有意义的视点行为造成困难。另外，现有眼动信号的平滑方法没有很好的结合眼动本身的规律，如视点状态和眼动的语义信息等。

发明内容

本发明的目的在于减低设备噪声和眼睛抖动对于视点平滑的影响，提供一种平滑窗口长度自适应于视点速度和视点状态(是否在聚类内部)的，采用高斯滤波的视点平滑滤波数据处理方法。

一种基于时域约束的视点聚类的方法，其步骤如下：

(1)利用视点信号采集设备检测头戴该设备的用户相对于电脑屏幕的二维视点坐标原始数据。

通过眼动仪等视点信号采集设备检测用户包含某种语义的眼睛运动，并记录眼动相对于屏幕的x轴，y轴二维坐标。

步骤(1)中的包含时间的数据gi采用下述方法标记

gi＝(xgi，ygi)        (1)

gi标记了第i个视点，xgi，ygi为gi点在电脑屏幕上的的x轴坐标，y轴坐标。xgi，ygi的下标gi表示该数据所属的视点。

(2)初始化在线视点聚类中心坐标，检测新加入的视点和聚类中心的距离是否小于聚类阈值D，D值以使得当前的视点和聚类中心的距离范围在用户的1度视角范围内来确定。初始化在线视点聚类中心坐标c1为首个视点坐标g1，判断新加入的视点gk与聚类中心c1之间的距离是否小于聚类阈值D。

步骤(2)中的距离采用下述方法标记

ξ(c1,gk)=(xc1-xgk)2+(yc1-ygk)2---(2)]]>

ξ(c1，gk)为c1和gk两点间的距离，xc1，yc1为c1点坐标，xgk，ygk为gk点的坐标。

(3)更新聚类中心和平滑窗口长度。

(a)若步骤(2)中，当前的视点和聚类中心的距离小于聚类阈值D，则按照加权均值更新聚类中心，并按照聚类内部采样点的个数更新平滑窗口长度。

步骤(3)(a)中聚类中心的更新方法如下