[发明专利]一种融合视线检测的注意力检测方法

权利要求书

1.一种融合视线检测的注意力检测方法，包括如下步骤：

(1)利用低分辨率摄像头采集电脑前的视频图像，运用人脸分类器对视频图像进行人脸检测，以判断图像中是否存在人脸：若是，则执行步骤(2)；若否，则继续检测下一帧图像；

所述人脸分类器采用Adaboost算法在OpenCV平台上训练得到，该算法直接对采集到的图像灰度化，使用Harr-Like特征表示人脸，使用积分图加快计算，再级联多个弱分类器来构造成一个强分类器以提高检测准确率；

(2)通过检测人眼轮廓的宽高比来确定人眼的开闭状态，具体实现方法为：首先根据人脸五官分布直接截取图像中的人眼部位ROI进行检测，使该ROI经过直方均衡化和二值化处理操作；然后使用OpenCV库中的轮廓检测函数findContour检测提取出ROI中的人眼轮廓；最后利用最小二乘椭圆拟合算法拟合出人眼轮廓对应的椭圆以获取实际人眼轮廓的宽高比，进而根据宽高比来确定人眼的开闭状态；

所述最小二乘椭圆拟合算法拟合得到多个椭圆后，通过以下三条过滤规则确定出唯一的对应人眼轮廓的椭圆：

①剔除长轴大小接近ROI宽度或短轴大小接近ROI高度的椭圆；

②剔除面积较小或过大的椭圆；

③剔除中心点过于靠近ROI边界的椭圆；

(3)采用SDM算法检测出图像中的人脸特征点，再提取其中的人眼特征点信息用以确定人眼轮廓位置，然后利用图像的梯度信息确定虹膜中心位置，进而以人眼轮廓的宽和高以及虹膜中心位置组成特征向量，使用SVM分类器来判断人眼视线是否偏离电脑屏幕区域，具体实现方法为：首先采用SDM算法检测出图像中的人脸特征点，再提取其中的人眼特征点信息用以确定人眼轮廓位置，进而利用图像的梯度信息确定虹膜中心位置；然后构造特征向量Z＝[FeatureX,FeatureY,FeatureXY]，FeatureX＝xc/xw，FeatureY＝yc/yw，FeatureXY＝xw/yw，xw和yw分别为人眼轮廓的宽和高，xc为虹膜中心与人眼轮廓左边界的水平距离，yc为虹膜中心与人眼轮廓上边界的垂直距离；进而通过收集大量视线位于电脑屏幕区域的特征向量Z作为正样本，大量视线偏离电脑屏幕区域的特征向量Z作为负样本，利用这些样本通过支持向量机进行学习训练，以得到用于判别人眼视线是否偏离电脑屏幕区域的SVM分类器；最后利用该SVM分类器判断当前帧图像中的人眼视线是否偏离电脑屏幕区域；

(4)采用OpenCV平台上实现的3D姿态估计算法POSIT计算出用户的头部偏转角度，进而根据该偏转角度判断人的头部是否存在偏转情况；

(5)每隔一定时间统计该时间段内对应存在眼睛闭合、视线偏离以及头部偏转情况的图像帧数，若存在眼睛闭合、视线偏离或头部偏转的图像帧数占该时间段内总图像帧数的比值大于设定阈值，即判定电脑前的用户注意力分心。

2.根据权利要求1所述的注意力检测方法，其特征在于：当椭圆区域面积与人眼轮廓区域面积的比值超过限定范围，则根据人眼轮廓区域面积和椭圆宽度值来计算实际人眼轮廓的高度值。