[发明专利]眼动轨迹规律分析方法和装置有效

专利信息
申请号: 201310464796.1 申请日: 2013-10-08
公开(公告)号: CN103500011A 公开(公告)日: 2014-01-08
发明(设计)人: 张婧 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 宋合成
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 轨迹 规律 分析 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种眼动轨迹规律分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取针对待测页面的Q个注视数据,其中,Q为大于1的正整数;

根据所述Q个注视数据分别生成对应的Q个眼动轨迹;

获取所述Q个眼动轨迹中每两个眼动轨迹之间的差异度;以及

根据所述Q个眼动轨迹中所述每两个眼动轨迹之间的差异度对所述Q个眼动轨迹进行聚类以生成至少一个眼动轨迹类别,并根据所述至少一个眼动轨迹类别生成针对所述待测页面的至少一个眼动轨迹规律。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,每个所述注视数据包括至少一个注视点以及每个注视点对应的位置信息和注视时间信息。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述注视数据包括多个注视点,所述根据Q个注视数据分别生成对应的Q个眼动轨迹具体包括:

根据所述注视时间信息将每个注视数据中的多个注视点按照时间顺序通过有向线段依次相连;以及

根据所述每个注视数据中多个注视点的位置信息和所述相邻两个注视点之间的有向线段生成至少一个眼动向量,并根据所述至少一个眼动向量生成每个注视数据中对应的眼动轨迹。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取Q个眼动轨迹中每两个眼动轨迹之间的差异度具体包括:

获取所述多个眼动轨迹中第M个眼动轨迹中的每个眼动向量与所述多个眼动轨迹中第N个眼动轨迹中每个眼动向量的向量差,并建立多个向量差集合,其中,M和N为小于等于Q的正整数;

根据所述向量差集合建立所述第M个眼动轨迹和第N个眼动轨迹之间的向量差矩阵[aij]m×n,其中,m为所述第M个眼动轨迹中眼动向量的个数,n为所述第N个眼动轨迹中眼动向量的个数,矩阵元素aij为所述第M个眼动轨迹中第i个眼动向量与所述第N个眼动轨迹中第j个眼动向量的向量差的模;

根据所述向量差矩阵获取从矩阵元素a11到amn的最优匹配路径;以及

获取所述最优匹配路径中包含的矩阵元素,并根据所述最优匹配路径中包含的矩阵元素获取所述每两个眼动轨迹之间的差异度。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每两个眼动轨迹之间的差异度对所述Q个眼动轨迹进行聚类以生成至少一个眼动轨迹类别具体包括:

将所述Q个眼动轨迹分别作为Q个待选眼动轨迹类别,并获取所述Q个待选眼动轨迹类别中所述差异度最小的H个待选眼动轨迹类别,H为预设值,且H小于所述Q的正整数;

对所述差异度最小的H个待选眼动轨迹类别进行聚类以生成第一眼动轨迹类别;以及

获取所述第一眼动轨迹类别与所述Q个待选眼动轨迹类别中其他待选眼动轨迹类别的差异度,并继续对差异度最小的H个轨迹类别进行聚类以生成第二眼动轨迹类别,直至所述Q个眼动轨迹的类别个数达到预设阈值。

6.如权利要求3-5任一项所述的方法,其特征在于,在获取Q个眼动轨迹中每两个眼动轨迹之间的差异度之前,还包括:

对所述Q个眼动轨迹中的每个眼动轨迹进行简化。

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对Q个眼动轨迹中的每个眼动轨迹进行简化具体包括:

如果所述Q个眼动轨迹中每个眼动轨迹中存在两个注视点的所述位置信息的差异小于第一阈值,则根据所述两个注视点的位置信息和注视时间信息生成新的注视点;以及

删除所述两个注视点并添加所述新的注视点,以及更新所述眼动轨迹。

8.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对Q个眼动轨迹中的每个眼动轨迹进行简化具体包括:

如果所述Q个眼动轨迹中每个眼动轨迹中存在两个相邻眼动向量的方向差小于第二阈值,则获取所述两个相邻眼动向量的向量和;以及

删除所述两个相邻眼动向量,并将所述向量和作为新的眼动向量,以及更新所述眼动轨迹。

9.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对Q个眼动轨迹中的每个眼动轨迹进行简化具体包括:

如果所述Q个眼动轨迹中每个眼动轨迹中的注视点的注视时间信息超出预设时间范围,和/或位置信息超出预设区域,则删除对应的所述注视点,并更新所述眼动轨迹。

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