【技术实现步骤摘要】
基于视频分析的注视点轨迹描述方法及其系统
本专利技术涉及眼动跟踪
，特别是涉及一种基于视频分析的注视点轨迹描述方法及其系统。
技术介绍
近年来，得益于虚拟现实、人机界面技术、计算机视觉等领域的发展，虹膜识别、手势识别、人眼检测、眼动跟踪等技术获得了迅猛的提升，这些技术逐渐在人们的日常生活中普及。注视点轨迹描述方法是人机交互技术的分支，也是眼动跟踪技术的关键，注视点轨迹描述方法的精度直接影响着眼动跟踪的效果。传统的注视点轨迹描述方法主要分为侵入式与非侵入式两种。侵入式方法例如电磁线圈法，主要通过将硬件设备埋入人眼的方式，这就导致了设备与人眼的直接接触，会对人眼的健康造成直接或者潜在的危害。非侵入式的检测方法主要是基于视频图像处理的注视点描述方法，该方法基于眼睛的轮廓进行瞳孔检测与定位，在舒适感与精度两个方面相较以往的侵入式方法有了很大的改善，但需要的检测工具体积较大，携带不方便，价格昂贵，且头部移动时精度将会大幅度降低。因此亟需提供一种新型的注视点轨迹描述方法及其系统来解决上述问题。专利技...
【技术保护点】
1.一种基于视频分析的注视点轨迹描述方法，包括以下步骤：/nS1：采集用户观看已知标定网点的视频眼动图像，并对其进行预处理操作；/nS2：通过瞳孔粗定位与瞳孔精定位方法，求出预处理后眼图中瞳孔中心与角膜反射光斑中心的坐标；/nS3：将步骤S2中获得的由瞳孔中心与角膜反射光斑中心组成的矢量以及标定网点坐标作为已知条件，通过瞳孔角膜反射技术结合动态头部补偿模型，建立特定的注视点映射关系函数；/nS4：采集用户观看视频或/和图片的视频眼动图像，并对其进行预处理操作；/nS5：重复步骤S2，将获得的由瞳孔中心与角膜反射光斑中心组成的矢量代入步骤S3建立的映射关系函数，求出用户在观看...
【技术特征摘要】
20191227 CN 20191138144391.一种基于视频分析的注视点轨迹描述方法，包括以下步骤：
S1：采集用户观看已知标定网点的视频眼动图像，并对其进行预处理操作；
S2：通过瞳孔粗定位与瞳孔精定位方法，求出预处理后眼图中瞳孔中心与角膜反射光斑中心的坐标；
S3：将步骤S2中获得的由瞳孔中心与角膜反射光斑中心组成的矢量以及标定网点坐标作为已知条件，通过瞳孔角膜反射技术结合动态头部补偿模型，建立特定的注视点映射关系函数；
S4：采集用户观看视频或/和图片的视频眼动图像，并对其进行预处理操作；
S5：重复步骤S2，将获得的由瞳孔中心与角膜反射光斑中心组成的矢量代入步骤S3建立的映射关系函数，求出用户在观看屏幕上的注视点坐标；
S6：通过生成的注视点区域热点图与注视点区域散点图对用户观看结果进行分析，获取用户真正感兴趣区域，并对网页类布局规划进行反馈。
2.根据权利要求1所述的基于视频分析的注视点轨迹描述方法，其特征在于，在步骤S1中，已知标定网点为若干个标定点组成的矩形网格状网点，坐标已知，且各点依次均匀分布在观看屏幕上。
3.根据权利要求1所述的基于视频分析的注视点轨迹描述方法，其特征在于，在步骤S1及S4中，对眼图的预处理操作包括对瞳孔区域的滤波去噪以及对角膜反射光斑的大致轮廓筛查。
4.根据权利要求1所述的基于视频分析的注视点轨迹描述方法，其特征在于，在步骤S2中，瞳孔粗定位方法的过程为：
采用二维矩阵来表示瞳孔的二值图像，矩阵由M行，N列组成，采用行列定位求出矩阵的中心，即瞳孔粗定位中心，其坐标记为(Xei,Yei)，以该矩阵中心作为该区域外接圆的圆心，将外接圆的半径r作为瞳孔粗定位时的半径。
5.根据权利要求1所述的基于视频分析的注视点轨迹描述方法，其特征在于，在步骤S2中，瞳孔精定位方法采用质心法，具体过程为：
假设W是采样窗口区域，即瞳孔粗定位区域，x和y是W中像素的坐标，I(x,y)是(x,y)处的二值图像：
离散化后，可以写成：
其中和是离散化后图像平面中实际的质心位置，上一公式中的W代替离散的n个像素以构成采样窗口，xi和yi是第i个图像的几何中心坐标，并且是第i个图像的像素值积分。
6.根据权利要求1所述的基于视频分...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕钊，梁梦颖，吴小培，张超，郭晓静，张磊，周蚌艳，高湘萍，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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