[发明专利]基于视觉关注点识别物体的方法

权利要求书

1.基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，所述的方法包括：

S1：获取人眼视线方向向量(a,b,c)；

S2：计算视线方向向量(a,b,c)在场景图像中的位置P(x,y)；

S3：把P点周围的局部图像IM进行放大；

S4：在IM的所有原始子图像中发现识别对象。

2.根据权利要求1所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，步骤S2的具体实现过程为：

构建视线方向向量(a,b,c)在场景图像中位置的映射关系；

分别计算x、y的坐标。

3.根据权利要求1所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，采用眼动仪设备获取人眼视线方向向量。

4.根据权利要求1所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，采用现有公知的眼球视线跟踪方法获取人眼视线方向向量。

5.根据权利要求2所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，视线方向向量(a,b,c)在场景图像中位置的映射关系为：

其中，f_x、f_y分别表示场景摄像机沿水平和垂直方向的焦距，m、n分别表示场景摄像机沿水平和垂直方向的偏移量,R是相机的旋转矩阵，t是相机的平移向量，T代表转置矩阵。

6.根据权利要求5所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，x、y的坐标为：

7.根据权利要求1所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，步骤S3的具体实现方法为：

把场景图像分为M×N个子图像块；

依次选取P所在图像块的8k(k＝1,2,…)邻域作为原始子图像进行缩放。

8.根据权利要求1所述的基于视觉关注点识别物体的方法，其特征在于，步骤S4中发现识别对象的原理为：对IM的所有原始子图像采用深度卷积神经网络进行训练，对原始子图像中感兴趣的对象进行识别。