一种识别和量化眼跳入侵的方法技术

本发明专利技术公开一种识别和量化眼跳入侵的方法，包括以下步骤：提取原始眼动数据；对提取的数据进行预处理；进行眼跳性眼动检测；识别注视眼动；基于注视基线识别眼跳入侵；进行数据清理；量化眼跳入侵。本发明专利技术基于当前眼动研究技术，提出了一种识别和量化眼跳入侵的方法，能够稳定和准确有效地识别和量化眼跳入侵。

【技术实现步骤摘要】
一种识别和量化眼跳入侵的方法
本专利技术涉及眼动
，特别是涉及一种识别和量化眼跳入侵的方法。
技术介绍
近年来，随着人工智能的发展，眼动技术也逐渐成为当前研究的热门方向和前沿技术。眼睛有两种区别很明显的运动，注视和眼跳。眼动过程中的眼跳入侵是一种特殊的只在眼睛注视时发生的水平方向上眼跳性眼动偏差。研究表明，眼跳入侵指标与操作者的工作负荷有关，当操作者的工作负荷增加时，眼跳入侵指标也会随之增加。目前对眼动技术的研究主要集中于注视行为和眼跳行为的识别，对其他一些眼动行为(例如眨眼等)识别的研究相对较少。现有的眼动行为识别算法虽然能在一定程度上识别出注视及眼跳行为，但是缺乏一定的准确性且很少能将眼跳行为量化。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种识别和量化眼跳入侵的方法，以解决上述现有技术存在的问题，能够准确地将眼跳行为进行量化。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本专利技术提供一种识别和量化眼跳入侵的方法，包括以下步骤：S1、提取原始眼动数据；S2、对步骤S1提取的数据进行预处理；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别和量化眼跳入侵的方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、提取原始眼动数据；/nS2、对步骤S1提取的数据进行预处理；/nS3、进行眼跳性眼动检测；/nS4、识别注视眼动；/nS5、基于注视基线识别眼跳入侵，即获取眼跳性眼动偏差数据；/nS6、对步骤S5获得的数据进行清理；/nS7、量化眼跳入侵。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别和量化眼跳入侵的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、提取原始眼动数据；
S2、对步骤S1提取的数据进行预处理；
S3、进行眼跳性眼动检测；
S4、识别注视眼动；
S5、基于注视基线识别眼跳入侵，即获取眼跳性眼动偏差数据；
S6、对步骤S5获得的数据进行清理；
S7、量化眼跳入侵。


2.根据权利要求1所述的识别和量化眼跳入侵的方法，其特征在于：所述步骤S1中原始眼动数据由头戴式眼动仪获得，被保存为.TXT格式文件。


3.根据权利要求1所述的识别和量化眼跳入侵的方法，其特征在于：所述步骤S2中数据预处理是将置信度低于预定阈值的数据点、不在屏幕上的数据点和缺失数据点进行替换。


4.根据权利要求1所述的识别和量化眼跳入侵的方法，其特征在于：所述步骤S3中眼跳性眼动检测采用EK算法。


5.根据权利要求1所述的识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳慧斌，楚明健，常银霞，刘海波，冯朝辉，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：天津;12