[发明专利]一种基于眼动注视点移动轨迹的感兴趣点数据库建立方法

说明书

本发明公开了一种基于眼动注视点移动轨迹的感兴趣点数据库建立方法。本方法将三维模型利用投影技术投影成二维图片，并将图片做成视频，放置于眼动仪让志愿者观看，进而收集眼动注视点的数据，然后将视频按帧分割，提取图片中的眼动注视点，借助二维到三维的映射技术得到眼动注视点点在三维模型上的坐标点。最后使用建立Ground Truth的算法将得到的眼动注视点数据建立成感兴趣点数据库。本发明更加适用于对模型的重建，因为利用眼动仪可以将模型上人眼最关注区域的部分和不关注区域的部分进行划分。通过感兴趣点标准库对人类感兴趣的地方可以加强重建的精度，相反对于不感兴趣的区域相对减少重建精度，从而减少模型重建的工作量和存储量。

技术领域

本发明涉及了一种利用眼动仪收集人眼观察三维模型时眼动注视点移动轨迹，对轨迹进行分析处理，建立三维模型的感兴趣点数据库的方法。

背景技术

目前作为参考量较大的三维模型的感兴趣点数据库，是来自于Helin Dutagaci等人2012年发表在Vis Comput的“Evaluation of 3D interest point detectiontechniques via human-generated ground truth”一文。该文的实验是将24个三维模型显示在一个网站的窗口上，23名实验者可以通过窗口设置的按键来获取来自模型不同角度的视图，实验者经过观察后可以通过鼠标标注自己对于模型感兴趣的区域。收集实验者标记的数据，通过算法剔除伪兴趣点，整合出三维模型的感兴趣点数据集。

该数据库通过这种方式获得的感兴趣点并不具有客观性。因为实验者通过长时间观察数据，选取的角点经过大脑思考带有强烈的主观性。这与模型进入人眼视线，第一时间引起人类视觉注意的兴趣点不同。本发明通过眼动注视点移动轨迹建立感兴趣点数据库，能真实反映出人类观察模型时的感兴趣点。

发明内容

鉴于目前的三维模型兴趣点数据集不能反映出人类在观察模型时的真实情况。本发明提出一种基于眼动注视点移动轨迹的感兴趣点数据库建立方法。利用本方法建立的感兴趣点数据库能反映出人眼在观察模型时的真实情况，数据更加真实可靠。

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现，具体包括如下4个步骤：

步骤(1)收集三维模型并制作成实验所需的视频素材。

步骤(2)将视频放在眼动仪上让实验者观看，获得眼动注视点的数据，并通过相应软件合成附带眼动注视点的视频。

步骤(3)将附带眼动注视点的视频通过动点提取和三维映射算法，生成附带眼动注视点的三维模型。

步骤(4)对实验者的眼动注视点做分析，对所有实验者的眼动注视点进行整理，得到三维模型感兴趣点集合，舍弃一些不合适，异常的数据，并对感兴趣点进行合并，建立感兴趣点数据库。

所述步骤(1)制作视频素材的方法如下：

选择24个斯坦福三维模型库和SHREC2007模型数据库中模型，这些三维模型被广泛用于三维模型研究的标准库。利用MATLAB为每个三维模型保存两组数据，一组是三维模型围绕X轴依次间隔旋转60度：分别是旋转0度，60度，120度，180度，240度，300度，360度的三维模型；一组是三维模型围绕Y轴依次间隔旋转60度：分别是旋转0度，60度，120度，180度，240度，300度，360度的三维模型；选择Z轴方向作为视点，将12个角度上的模型投影在XOY平面，由此一个模型将得到12张二维的投影图片。

三维模型旋转的公式以及投影于XOY平面的公式。

围绕X轴旋转：

z′＝zcosθ-xsinθ

x′＝xcosθ+zsinθ

y′＝y

围绕Y轴旋转：