【技术实现步骤摘要】
一种有效注视点检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及眼控
，尤其涉及一种有效注视点检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]眼动追踪技术是一种通过光学接收器接收被角膜和瞳孔反射回来的红外线，来记录眼睛移动状态的技术。
[0003]通常情况下，由光学接收器（如眼动仪）采集的各帧眼动位置，并未识别有效注视点，而有效注视点将影响到可视化中注视轨迹图、热图的解释性以及原始数据的可用性。因此有效注视点的准确识别对于研究心理与认知问题极其重要。
[0004]现有的算法中，有效注视点的检测主要基于固定阈值。在很多场景下，如婴幼儿眼动测试场景中，存在原始注视点准确性低、稳定性低、噪音大、个体差异更大等问题，此时，若采用固定阈值的传统算法进行处理，容易造成有效注视点的错误划分，从而影响研究结果；另外，许多婴幼儿眼动研究或检查通常采用动态刺激的手段，如视频、动画等，此时，若采用固定阈值的传统算法进行处理，可能会存在由于注视模式变化过大，而导致检测性能大大降低的情况。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种有效注视点检测方法，其特征在于，包括：基于采集的眼动信息进行原始模型训练，得到有效注视点检测模型，所述有效注视点检测模型中用于确定有效注视点的速度阈值根据输入至所述有效注视点检测模型的信息自适应调整，所述采集的眼动信息包括位置序列和时间序列；所述有效注视点检测模型基于所采集的眼动信息，得到所述眼动信息对应的有效注视点，所述眼动信息包括位置序列和时间序列；将所述有效注视点进行聚合处理得到聚合后的有效注视点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始模型包括信号预处理单元、隐马尔科夫模型单元、最小协方差行列式估计单元和多元控制图单元；相应的，所述基于采集的眼动信息进行原始模型训练，得到有效注视点检测模型，包括：将所述位置序列和时间序列输入至信号预处理单元，得到速度序列；将所述速度序列输入至所述隐马尔科夫模型单元的算法重构子单元，得到模型参数；相应的，所述有效注视点检测模型基于所采集的眼动信息，得到所述眼动信息对应的有效注视点，包括：将所述速度序列和所述模型参数输入至所述隐马尔科夫模型单元的分类子单元，得到速度分类信息；将所述速度分类信息和对应的位置序列输入至最小协方差行列式估计单元，得到初筛后的位置序列、所对应的速度序列和所对应的速度分类信息；将初筛后的速度分类信息和所对应的速度序列输入至所述多元控制图单元，得到筛选后的眼动数据，不同的初筛后的速度序列对应不同的速度阈值，所述筛选后的眼动数据为所述眼动信息对应的有效注视点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隐马尔科夫模型单元用于检测的状态包括注视点的速度分布和眼跳点的速度分布。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述位置序列和时间序列输入至信号预处理单元，得到速度序列，包括：通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁佩鹏，殷宇航，秦林婵，黄通兵，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：
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