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[發明專利]基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法在審

專利信息
申請號: 201710288660.8 申請日: 2017-04-27
公開(公告)號: CN107133584A 公開(公告)日: 2017-09-05
發明(設計)人: 呂健;潘偉杰;黃海松;袁慶霓;馬麗莎 申請(專利權)人: 貴州大學
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 貴陽東圣專利商標事務有限公司52002 代理人: 袁慶云
地址: 550025 貴州省*** 國省代碼: 貴州;52
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 跟蹤 意圖 識別 分類 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于人機交互技術領域,具體地說是涉及一種基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法。

背景技術

在心理學與認知科學中意圖建模與識別被認為是創造人機界面(HCI)和人-機器人交互的新模式,解釋用戶的隱式意圖識別一直是人機交互研究的熱點。眼動是由人類認知系統控制的必不可少的運動。換而言之,眼球運動以及瞳孔的大小變化不是隨機的,而是與用戶接受的視覺刺激具有直接的相關性。作為一個“心靈的窗口”,眼動與人類的認知過程是緊密耦合的。當人們瀏覽一個視覺場景,不同隱式意圖導致不同的眼動模式。根據“eye-mind”假說,認為所看即所想。因此,人類的視覺包含了關于一個人的興趣,愛好,和意圖等更豐富,更復雜的信息。

現有技術中,程時偉等人提出了一種基于眼動跟蹤的移動設備閱讀輔助系統,根據瞳孔位置的變化定位當前閱讀文本行,幫助閱讀者在閱讀中斷后迅速找到中斷前的閱讀地點;李姍等人建立了一個面向殘疾人式的眼動交互繪畫系統,運用注視時間的長短判斷眼動行為;Park等人使用支持向量機(SVM)分類的方法研究人的認知與情感;Hoeks等人提出了瞳孔的大小可以用來衡量人的注意力。在此類研究中,都將眼動跟蹤作為研究途徑來獲取人的隱式意圖,從而為產品或系統研發提供支持,但不能在不同意圖條件下識別隱式意圖,且識別精度低。

發明內容

本發明的目的在于克服上述缺點而提供一種能在不同的意圖條件下識別用戶隱式意圖,且識別精度高的基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法。

本發明的一種基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法,包括下述步驟:

(1)選取產品圖片集作為視覺刺激的來源;

(2)設定圖像區域(AOI),該圖像區域包括沒有目標的圖像區域和有明確目標的圖像區域兩類,獲取用戶注視時長,注視次數和瞳孔大小,其中有目標的圖像區域和有明確目標的圖像區域分別對應用戶的非目的性意圖和目的性意圖;

(3)建立測量瞳孔大小變化的基線模型,采用基于圖片強度的基線模型,分離強度變化對瞳孔刺激的影響,并且以此建立基于用戶瞳孔大小信息的基準模型,確定基線閾值區分兩種隱式意圖:非目的性意圖和目的性意圖;

(4)基于注視時間、注視次數和瞳孔大小變化這三個參數,采用分類器把用戶的隱式意圖分為非目的性意圖和目的性意圖。

(4)基于注視時間、注視次數和瞳孔大小變化這三個參數,采用分類器把用戶的隱式意圖分為非目的性意圖和目的性意圖。

上述的基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法,其中:在步驟(3)中,所述基于圖片強度的基線模型,將強度值在0-255范圍內的視覺刺激圖像平均分成11個等級,利用n階多項式逼近函數的方法,得到了左、右眼的強度與瞳孔大小變化的關系曲線。

上述的基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法,其中:所述設定感興趣區域(AOI)采用搜索或定位方式。

上述的基于眼動跟蹤的隱式意圖識別分類方法,其中:所述分類器為構造最近鄰分類器(NN)或者支持向量機分類器(SVM)。

本發明與現有技術的相比,具有明顯的有益效果,由以上方案可知,設定圖像區域(AOI),該圖像區域包括沒有目標的圖像區域和有明確目標的圖像區域兩類,獲取用戶注視時長,注視次數和瞳孔大小,其中有目標的圖像區域和有明確目標的圖像區域分別對應用戶的非目的性意圖和目的性意圖。該方法把人即用戶的隱式意圖分為:非目的性意圖和目的性意圖。非目的性意圖是指找到一些有趣的對象作為視覺輸入,其中不包含特定的目標;目的性意圖是指人渴望找到含有特定目標的感興趣區域。該方法基于注視時間,注視次數,和瞳孔大小變化的人類隱式意圖識別模型,并且定義了人類隱式意圖的分類,使用最近鄰(NN)和支持向量機(SVM)分類器有效地對人類隱式意圖分類。總之,本發明能定性和定量地對人的意圖信息進行分類,準確、快速地感知用戶的隱性意圖能為產品的研發起到指引性的作用。

以下通過具體實施方式,進一步說明本發明的有益效果。

附圖說明

圖1為本發明的流程示意圖;

圖2(a)為實施例中的榨汁機-1圖;

圖2(b)為實施例中的榨汁機-2圖;

圖2(c)為實施例中的榨汁機-3圖;

圖2(d)為實施例中的榨汁機-4圖;

圖2(e)為實施例中的榨汁機-5圖;

圖3(a)為實施例中的瞳孔中心數據Ⅰ圖;

圖3(b)為實施例中的瞳孔中心數據Ⅱ圖;

圖3(c)為實施例中的瞳孔深度信息中心的點圖;

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