[发明专利]基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取VR用户的实时眼部图，对所述实时眼部图进行预处理，得到初始眼部图；

对所述初始眼部图进行状态识别，得到标准眼部图，根据所述标准眼部图，构建灰度直方图；

利用预构建的图像分割聚类算法，根据所述标准眼部图及灰度直方图，计算出所述标准眼部图的瞳孔区域；

对所述瞳孔区域执行边缘检测，得到瞳孔边缘点集，利用预构建的随机抽样一致算法，根据所述瞳孔边缘点集，计算出所述标准眼部图的瞳孔中心位置；

根据所述瞳孔中心位置，确定所述VR用户的眼球运动轨迹。

2.如权利要求1所述的基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述获取VR用户的实时眼部图，包括：

利用预构建的三维动画制作软件，构建三维模拟动画；

利用所述三维模拟动画，引导所述VR用户进行眼部活动；

实时捕获所述VR用户，在进行所述眼部活动时的实时眼部图。

3.如权利要求2所述的基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述对所述实时眼部图进行预处理，得到初始眼部图，包括：

在所述实时眼部图中选取像素原点；

计算所述实时眼部图中的每一个像素点与所述像素原点的像素距离；

根据所述像素距离，确定所述实时眼部图中，每一个像素点的权重；

根据所述像素点的权重，对所述实时眼部图进行图像平滑处理，得到所述初始眼部图。

4.如权利要求3所述的基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述对所述初始眼部图进行状态识别，得到标准眼部图，包括：

设置眼部睁开检测阈值；

对所述初始眼部图执行二值化处理，得到二值化眼部图；

根据所述二值化眼部图中每个像素点的灰度值，对所述二值化眼部图进行垂直积分投影，得到积分投影曲线；

判断所述积分投影曲线的突变点距离是否大于所述眼部睁开检测阈值；

若所述突变点距离大于所述眼部睁开检测阈值，则判定所述初始眼部图为闭眼图；

若所述突变点距离小于等于所述眼部睁开检测阈值，则判定所述初始眼部图为所述标准眼部图。

5.如权利要求4所述的基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述根据所述标准眼部图，构建灰度直方图，包括：

扫描所述标准眼部图中个每一个像素点的灰度值；

以所述灰度值为横坐标，以所述灰度值出现的频率为纵坐标，构建所述灰度直方图。

6.如权利要求5所述的基于VR设备的眼球运动轨迹捕捉分析方法，其特征在于，所述利用预构建的图像分割聚类算法，根据所述标准眼部图及灰度直方图，计算出所述标准眼部图的瞳孔区域，包括：

拟合所述灰度直方图，得到初始灰度曲线图；

设置波峰横向删除阈值及波峰纵向删除阈值；

判断所述初始灰度曲线图中是否存在波峰的横向距离小于所述波峰横向删除阈值的相邻波峰，或波峰的纵向高度差小于所述波峰纵向删除阈值的相邻波峰；

若所述初始灰度曲线图中存在波峰的横向距离小于所述波峰横向删除阈值的相邻波峰，或波峰的纵向高度差小于所述曲线纵向删除阈值的相邻波峰，则将所述相邻波峰从所述灰度曲线图中删除，得到目标灰度曲线图；

若所述初始灰度曲线图中不存在波峰的横向距离小于所述波峰横向删除阈值的相邻波峰，或波峰的纵向高度差小于所述曲线纵向删除阈值的相邻波峰，则将所述初始灰度曲线图作为所述目标灰度曲线图；

在所述目标灰度曲线图中，提取前两个波峰之间的曲线，得到目标曲线；

根据所述目标曲线对应的灰度值，在所述标准眼部图中提取对应的像素点，得到待分割灰度图；

利用预构建的类间方差公式，根据所述待分割灰度图中的像素点数及像素点对应的灰度值，计算出最大类间方差；

根据所述最大类间方差，求出二值化分割阈值；

利用所述二值化分割阈值，对所述待分割灰度图进行分割，得到所述瞳孔区域。