[发明专利]基于计算机视觉的眼动模式数据自动获取方法在审
申请号: | 201410775791.5 | 申请日: | 2014-12-15 |
公开(公告)号: | CN104463216A | 公开(公告)日: | 2015-03-25 |
发明(设计)人: | 杨必琨;王泽亮;崔锦实;李晓清;査红彬;王莉 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/46 |
代理公司: | 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11360 | 代理人: | 苏爱华 |
地址: | 100871*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 计算机 视觉 模式 数据 自动 获取 方法 | ||
技术领域
本发明属于计算机视觉领域,涉及一种自动的人脸人眼位置识别和眼动特征数据获取方法,尤其涉及一种基于计算机视觉的眼动模式数据自动获取方法。
背景技术
眼动(眼睛运动)模式能够为视觉加工提供大量信息。在实际应用中,例如,针对不具备完整语言表达和肢体表达能力、智力及识别力发育水平低而注意力不能较长时间保持集中的人群如婴幼儿进行视力筛查时,需要获得其眼动模式数据。目前,针对这种情况,眼动模式数据的获取通常采用优先注视法,该方法需要检查者向受试者展示光栅纸板,通过纸板中的小孔观察受试者眼睛或头的转动方向,来判断其与纸板上的光栅图案正确与否,从而得到受试者的眼动模式数据,该过程是人工进行的,不能通过计算机方法来自动的进行判断,因此十分费时费力。其他的方法还包括视动性眼震、视觉诱发电位等方法,但因大部分检查方法操作更加困难繁琐,一直难以普及。因此,现行的眼动模式数据获取方法不能实现自动化,数据获取效率低下,获取数据的准确率不高,难以做到合理、快捷地得到眼动模式数据结果。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供一种基于计算机视觉的眼动模式数据自动获取方法,该方法利用计算机视觉知识,通过机器学习建立受试者的注视模型,再对受试者在测试阶段的眼动特征进行预测,从而自动获得受试者的眼动模式数据。该方法能够降低获取眼动模式数据的成本,提高数据获取效率,保证获得数据的准确率。
本发明提供的技术方案是:
一种基于计算机视觉的眼动模式数据自动获取方法,该方法将眼动模式数据获取过程分为学习阶段和测试阶段,通过在学习阶段得到的受试者注视模型对在测试阶段得到的受试者眼动特征进行预测,获取受试者的眼动模式数据,包括如下步骤:
1)布置眼动模式数据获取环境,保证在整个眼动模式数据获取过程中,受试者只能注视计算机屏幕;
2)由操作者对受试者作初步判断确定程序运行参数并将程序运行参数输入到计算机中;程序运行参数包括眼动模式数据获取过程中所呈现光栅刺激的光栅顺序模式、所测试的单眼类型和采集图像的时间间隔;呈现光栅刺激的光栅顺序模式为多种,每种光栅顺序模式包括多个特定频率的光栅刺激;所测试的单眼类型包括左眼或右眼;
3)在学习阶段,计算机根据程序运行参数呈现图片,同时标定图片呈现的位置为左或右,依次通过识别受试者的人脸人眼位置、进行特征提取和SVM(Support Vector Machine支持向量机)学习得到受试者单眼的注视模型,建立分类器h;
4)在测试阶段,计算机根据程序运行参数呈现光栅刺激,同时标定得到每一特定频率的光栅刺激的位置作为真实值,通过人眼人脸位置识别得到受试者在每一特定频率的光栅刺激的注视时段的人脸人眼位置,再通过进行特征提取得到受试者在每一特定频率的光栅刺激时的眼动特征,作为受试者的测试样本集;
5)利用步骤3)建立的分类器h对步骤4)中的测试样本集进行SVM分类预测得到预测值,将此预测值与步骤4)中的真实值进行对比,得到受试者注意到的光栅顺序模式中光栅刺激的最高频率,作为受试者的眼动模式数据。
上述基于计算机视觉的眼动模式数据自动获取方法,在步骤5)得到受试者眼动模式数据之后,操作者根据得到数据的情况,可以重新进行步骤2)~步骤5)的过程,此过程中步骤2)采用的程序运行参数可以与上一过程的步骤2)中的程序运行参数相同;也可以选择比上一过程的步骤2)中光栅频率更高的一组程序运行参数进行,即此过程采用的程序运行参数中呈现光栅刺激的光栅顺序模式为比上一过程中的光栅频率更高的光栅顺序模式;或者采用的程序运行参数中所测试的单眼类型与上一过程中所测试的单眼类型不同。
上述基于计算机视觉的眼动模式数据获取方法中,进一步地,
步骤1)所述运行环境应为安静、黑暗的环境,受试者的眼睛与屏幕中心保持水平。在本发明实施例中,受试者为婴幼儿,由家长抱着坐在计算机屏幕前,使得受试者的眼睛与屏幕中心水平。
步骤2)中的程序运行参数还包括受试者图像数据的文件名、测试开始的光栅序号、测试结束的光栅序号、每一个光栅呈现过程中的初始帧序号、每一个光栅呈现过程中的结束帧序号和PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)降维后的维数。
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