一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置，包括：视野区域映射，测量视野范围，标注各个视野区域，模拟并生成校准平面的可见注视点，建立视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射；视线数据修正，采集视线数据，通过视野区域映射模型得到视线落点，并进行视线落点数据全局区域聚类，对整体视野区域、不可见视野区域和扩展视野区域进行修正；眼动行为分类，通过判别视线落点区域，将连续视线落点轨迹分为不同视野区域数据段，并对不同视野区域的眼动行为进行分类。本发明专利技术解决了遥测场景下视野范围的动态精准映射问题，实现了不同视野区域内的高效眼动行为分类，具有扩展性强、鲁棒性高等特点。鲁棒性高等特点。鲁棒性高等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置


[0001]本专利技术涉及人机交互
，具体而言，尤其涉及一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置。

技术介绍

[0002]视野缺损主要有两种：一是由于视网膜炎、脉络膜丢失或青光眼等引起的同心视觉区域受损，也被称为管状视野；二是偏盲视野丧失，大部分是同侧半边偏盲。通过将棱镜模块固定在残余中央视野上部和/或下部附近，形成人眼周边的人工视觉辅助，可以帮助扩展视野缺损人群视野范围。与正常视野人群相比，视野缺损人群的可见视野范围缩小，可见注视点减少，视觉行为发生了变化，其扫视路径与注视频率均存在明显差异。
[0003]传统的眼动行为分类方法大部分基于头戴式视线追踪设备，可以分析正常人群的眼动行为，但在分析视野缺损人群时，由于缺乏精确的视野范围映射，通常无法建立眼动行为与真实视野范围之间的联系。此外，视野缺损人群佩戴头戴式光学助视器时，存在较多扩展视野范围的眼动行为，影响了正常的注视习惯，如果使用额外的头戴式视线追踪设备，可能会加重视野缺损人群的视觉负荷。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提出一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法及装置，考虑利用遥测式设备进行视野范围映射，并通过动态视野区域调整，修正和优化视野缺损人群的映射视野范围。并针对不同视野范围内眼动行为的运动特性，分别进行眼动行为分类。本专利技术解决了遥测场景下视野范围的动态精准映射问题，实现了不同视野区域内的高效眼动行为分类，具有扩展性强、鲁棒性高等特点。<br/>[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一方面，本专利技术提供了一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，包括：
[0007]S1、视野区域映射：通过视野测量得到视野缺损人群的真实视野范围，并将其量化为虚拟的人眼视野范围参数；在校准平面上模拟并生成的可见注视点，迭代调整视野区域映射模型；利用可见视野范围内的校准平面参考注视点建立实现视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射；
[0008]S2、视线数据修正：基于遥测式视线追踪设备进行视线追踪，采集视野缺损人群的视线数据；利用视野区域映射模型，将视线数据映射至校准平面，计算得到视线落点；对所有的视线落点数据进行全局区域聚类；对整体视野区域进行位置修正，并依次对不可见区域和扩展区域进行修正，计算得到修正后的视线落点数据；
[0009]S3、眼动行为分类：通过判别视线落点区域将连续视线落点轨迹分为可见视野区域数据段、扩展视野区域数据段和不可见视野区域数据段，并对不同视野区域的眼动行为进行分类。
[0010]进一步地，通过视野测量得到视野缺损人群的真实视野范围，并将其量化为虚拟
的人眼视野范围参数，包括：
[0011]将视野测量结果转化为视野坐标系下的灰度量化值，视野坐标系中心为欧拉零度角；
[0012]利用高斯滤波对视野测量结果进行平滑操作，利用形态学腐蚀操作对测量结果的边界进行缩减；
[0013]标注可见视野区域和不可见视野区域，其中缩减后的可见视野区域和不可见视野区域均具有较高置信度；
[0014]如果视野缺损人群佩戴光学助视器，则还包括：标注扩展视野区域。
[0015]进一步地，在校准平面上模拟并生成的可见注视点，迭代调整视野区域映射模型，包括：
[0016]测量视野缺损人群到校准平面的距离，标注人眼在校准平面的中心位置，利用三角函数关系计算人眼视野范围在校准平面的投影映射，将视野坐标系的区域标记转换为校准平面坐标的区域标记；校准平面坐标系中心为人眼在校准平面的中心位置；
[0017]计算可见视野区域的中心点，并计算该点到上下左右边界的距离，做该点到边界的垂直和水平星射线，以该星射线中心点为可见区域的参考校准点；
[0018]视野缺损人群调整头部和眼球位置，直至参考校准点全部进入可见视野区域；若可见视野区域中心存在多个，则选取最大的可见视野区域；若可见视野区域分散，则以可见视野区域的中心点参考校准点。
[0019]进一步地，利用可见视野范围内的校准平面参考注视点建立实现视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射，包括：
[0020]建立人眼特征与可见校准点之间的映射关系；
[0021]建立虚拟视野平面与真实校准平面的映射关系；
[0022]利用联合最小化重投影误差约束学习所需的变换参数，通过差分进化方法进行求解，并将视线落点映射至校准平面。
[0023]进一步地，采集视野缺损人群的视线数据，包括：利用人眼相机采集视野缺损人群的人眼图像，并通过瞳孔检测定位瞳孔中心位置。
[0024]进一步地，对所有的视线落点数据进行全局区域聚类，包括：
[0025]采用基于密度的聚类方法，对可见视野区域内的视线落点进行聚类，过滤低密度区域并发现稠密区域；
[0026]根据已有的视野映射结果，将聚类结果对应至不同视野区域；
[0027]对于全局视线落点，稠密样本区域应该位于可见视野区域，或者扩展视野区域；连接不同聚类结果的边缘点，将聚类结果转化为聚类图形，删除聚类图形面积小于阈值的区域。
[0028]进一步地，视野区域修正，包括：
[0029]以可见视野区域为基准，将可见视野区域内聚类图形与映射的视野区域进行相交处理，如果视野区域与聚类图形重合率大于90％，判断视野区域不用修正，反之，需要手动标注可见视野区域中心在校准平面上的真实值，求解校准平面的尺度缩放和平移参数；
[0030]不可见区域修正，包括：对于不可见区域的聚类图形一般忽略不做处理，若聚类图形位于可见区域与不可见区域边界，则修正不可见区域，对该区域做形态学腐蚀处理，并将
该区域合并至可见区域；
[0031]扩展区域修正，包括：将扩展区域内聚类图形与映射的扩展视野区域进行相交处理，如果扩展视野区域与区域内聚类图形重合率大于90％，判断扩展视野区域不用修正，反之，需要重新标注扩展视野区域范围；
[0032]视线落点数据修正，包括：根据尺度缩放和平移参数，将可见视野区域和扩展视野区域内的视线落点数据平移至新的视线落点位置。
[0033]进一步地，对不同视野区域的眼动行为进行分类，包括：
[0034]在可见视野区域数据段内，利用多层次隐马尔科夫模型进行眼动行为数据的粗分类和细分类，首先在第一层隐马尔科夫模型中利用最大期望算法求解数据阈值参数，将数据分为动量差异较大的注视行为和眼跳行为，再在第二层隐马尔科夫模型中利用最大期望算法求解数据阈值参数，将注视行为数据进一步分为注视行为和平滑尾随行为；
[0035]在扩展视野区域数据段内，利用单层次隐马尔科夫模型进行眼动行为数据的分类，利用隐马尔科夫模型求解扩展视野区域数据的阈值参数，将数据分为注视行为和眼跳行为；
[0036]对扩展视野范围较大的情况，参照可见视野区域数据段处理，分为注视行为、眼跳行为和平滑尾随行为；对于连接可见区域和扩展区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征在于，包括：S1、视野区域映射：通过视野测量得到视野缺损人群的真实视野范围，并将其量化为虚拟的人眼视野范围参数；在校准平面上模拟并生成的可见注视点，迭代调整视野区域映射模型；利用可见视野范围内的校准平面参考注视点建立实现视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射；S2、视线数据修正：基于遥测式视线追踪设备进行视线追踪，采集视野缺损人群的视线数据；利用所述视野区域映射模型，将所述视线数据映射至校准平面，计算得到视线落点；对所有的视线落点数据进行全局区域聚类；对整体视野区域进行位置修正，并依次对不可见区域和扩展区域进行修正，计算得到修正后的视线落点数据；S3、眼动行为分类：通过判别视线落点区域将连续视线落点轨迹分为可见视野区域数据段、扩展视野区域数据段和不可见视野区域数据段，并对不同视野区域的眼动行为进行分类。2.根据权利要求1所述的一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征在于，通过视野测量得到视野缺损人群的真实视野范围，并将其量化为虚拟的人眼视野范围参数，包括：将视野测量结果转化为视野坐标系下的灰度量化值，视野坐标系中心为欧拉零度角；利用高斯滤波对视野测量结果进行平滑操作，利用形态学腐蚀操作对测量结果的边界进行缩减；标注可见视野区域和不可见视野区域，其中缩减后的可见视野区域和不可见视野区域均具有较高置信度；如果视野缺损人群佩戴光学助视器，则还包括：标注扩展视野区域。3.根据权利要求2所述的一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征在于，在校准平面上模拟并生成的可见注视点，迭代调整视野区域映射模型，包括：测量视野缺损人群到校准平面的距离，标注人眼在校准平面的中心位置，利用三角函数关系计算人眼视野范围在校准平面的投影映射，将视野坐标系的区域标记转换为校准平面坐标的区域标记；校准平面坐标系中心为人眼在校准平面的中心位置；计算可见视野区域的中心点，并计算该点到上下左右边界的距离，做该点到边界的垂直和水平星射线，以该星射线中心点为可见区域的参考校准点；视野缺损人群调整头部和眼球位置，直至参考校准点全部进入可见视野区域；若可见视野区域中心存在多个，则选取最大的可见视野区域；若可见视野区域分散，则以可见视野区域的中心点参考校准点。4.根据权利要求3所述的一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征在于，利用可见视野范围内的校准平面参考注视点建立实现视野区域从虚拟视野平面到真实校准平面的映射，包括：建立人眼特征与可见校准点之间的映射关系；建立虚拟视野平面与真实校准平面的映射关系；利用联合最小化重投影误差约束学习所需的变换参数，通过差分进化方法进行求解，并将视线落点映射至校准平面。5.根据权利要求1所述的一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征
在于，采集视野缺损人群的视线数据，包括：利用人眼相机采集视野缺损人群的人眼图像，并通过瞳孔检测定位瞳孔中心位置。6.根据权利要求5所述的一种面向视野缺损人群的遥测式眼动行为分类方法，其特征在于，对所有的视线落点数据进行全局区域聚类，包括：采用基于密度的聚类方法，对可见视野区域内的视线落点进行聚类，过滤低密度区域并发现稠密区域；根据已有的视野映射结果，将聚类结果对应至不同视野区域；对于全局视线落点，稠密样本区域应该位于可见视野区域，或者扩展视野区域；连接不同聚类结果的边缘点，将聚类结果转化为聚类图形，删除聚类图形面积小于阈值的区域。7.根据权利要求6所述的一种面向视野缺损人...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚飞，付先平，王艳玲，袁国良，张军，
申请(专利权)人：中国残疾人辅助器具中心，
类型：发明
国别省市：