[發(fā)明專利]一種基于Haar分類器的眼動跟蹤方法

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• 申請日: 2018-06-19
• 公開（公告）號: CN108921059A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發(fā)明（設計）人: 徐新;滕鑫;穆楠
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F3/01
• 代理公司: 杭州宇信知識產權代理事務所(普通合伙) 33231
• 代理人: 劉艷艷

本發(fā)明公開了一種基于Haar分類器的眼動跟蹤方法，首先使用Haar?like特征進行人臉檢測，在人臉檢測的輸出結果區(qū)域內進行瞳孔檢測，最終確定瞳孔中心位置，并通過線性回歸擬合固定頭部支架之后的瞳孔中心與注視點的匹配關系，從而計算出觀察者視覺注意力區(qū)域。該方法漏檢率低、精確度高，算法的實時性高，且無需使用昂貴的眼動儀等設備，也不會對人眼造成傷害；另外，該方法可以用于各類視覺注意力跟蹤場景，如人機交互技術、醫(yī)學診斷、心理研究、計算機視覺等，適用范圍廣。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于Haar分類器的眼動跟蹤方法，屬于圖像處理和腦神經科學的交叉技術領域。

背景技術

在中國傳統(tǒng)的認知學中，有一句話叫做眼睛是心靈的窗口，認知心理學認為人們的很多心理活動規(guī)律都可以通過眼睛來表達和為人探知。在日常的生產活動和社會交往中，人的信息輸入和認知在很大程度上都來源于視覺信息的感知，據統(tǒng)計，人們通過眼睛可以獲得所需信息數(shù)據的80％-90％，很多研究人員都試圖研究通過探知人眼活動規(guī)律和人們眼睛關注的位置來獲取視覺感知信息。為此，國內外始終有相當數(shù)量的研究機構和研究人員一直從事人眼運動目標識別和追蹤的研究活動。

眼動跟蹤問題的研究在上世紀30年代時就被提出了，但是經歷了一個長期的發(fā)展過程才成熟起來。在生理心理學出現(xiàn)的中世紀，中東的阿拉伯人對數(shù)學和實驗光學進行研究，通過改良觀察儀，提出了視覺理論。同一時期，《Kitabal Manazir》—一本關于生理光學，首次提出中心和邊緣視覺的書風靡生理心理學界，人們開始意識到了眼動的重要作用。之后，經歷了一段沉寂，關于眼動的學術和實驗活動才又逐漸活躍起來。

在過去，眼動跟蹤采用的方法非常繁瑣，例如要在被試者的眼球上固定某種東西。新型眼動跟蹤技術的基本原理是相同的，即，將一束光線和一臺攝像機對準被試者的眼睛，通過光線和后端分析來推斷被試者注視的方向，攝像機則記錄交互的過程。幾個世紀過去了，關于眼動技術的研究方法、手段各個國家不盡相同，早期的眼動跟蹤技術在疾病診斷和心理研究等方面的應用較廣，后來擴展到其他領域，如圖像壓縮技術和新型人機交互等。近期，國內外對眼動跟蹤的關注比較普遍，相應地出現(xiàn)了一批基于眼動跟蹤技術的應用，例如研究網頁可用性和應用軟件的可用性等。利用眼動跟蹤技術，人機交互也將更加方便。

目前，關于眼動跟蹤的相關研究主要存在以下優(yōu)缺點：1)基于知識的方法：其優(yōu)點是對旋轉、傾斜魯棒性較好，可以檢測人眼的閃爍和閉合，缺點是需要構建大量的先驗知識，算法的實時性、魯棒性較低，大多數(shù)用于輔助條件下的人眼檢測；2)基于統(tǒng)計的方法：優(yōu)點是精度相對較高，缺點是算法的復雜度較高，很難滿足實時性的要求，檢測樣本依賴訓練樣本；3)基于模板匹配的方法：優(yōu)點是算法速度較快，缺點是一般用于光線變化較小的場合，對于光線變化大、背景復雜的情況下，其魯棒性低、精確度低；4)特殊設備及紅外光源入侵式方法：優(yōu)點是魯棒性和精確度較高，缺點是眼動儀價格昂貴，適用場景有限，佩戴時影響受試者正常活動，可能對人眼造成傷害。

發(fā)明內容

本發(fā)明為了克服以上技術的不足，提供了一種基于Haar分類器的眼動跟蹤方法，通過人臉檢測的方法把人臉和眼睛結合起來遷移到眼動追蹤上，既避免了使用昂貴的眼動儀，還克服了人臉檢測和瞳孔檢測漏檢高、精度低且難以具有實時性的技術難題。

所述Haar分類器是一個基于樹的分類器，它建立了boost篩選式級聯(lián)分類器。

Haar分類器＝Haar-like特征+積分圖方法+AdaBoost+級聯(lián)。

Haar分類器算法的要點如下：

(1)使用Haar-like特征做檢測；

(2)使用積分圖(Integral Image)對Haar-like特征求值進行加速；

(3)使用AdaBoost算法訓練區(qū)分人臉和非人臉的強分類器；