[發明專利]一種眼動數據預處理方法及系統

有效

• 申請號: 202110453698.2
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113011394B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 任園園;范志臻;鄭雪蓮;馬佳磊;李顯生
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40
• 代理公司: 北京志霖恒遠知識產權代理事務所(普通合伙) 11435
• 代理人: 李亞東

1.一種眼動數據預處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取原始眼動數據，所述原始眼動數據包括左眼眼動數據和右眼眼動數據；

檢驗所述原始眼動數據是否有效；

對有效的左眼眼動數據和/或右眼眼動數據進行頻率校正；

基于校正后的眼動數據獲取缺失數據的缺失間隙，基于預先設定的閾值判斷缺失間隙是否為無效間隙，并通過構造傅里葉級數對無效間隙進行缺失數據的填充；

對填充后的眼動數據進行濾波降噪處理；

對濾波降噪后的眼動數據進行特征提取以分類眼動點，基于分類后的眼動點獲取帶有有效標簽的眼動數據；

其中，通過構造傅里葉級數對無效間隙進行缺失數據的填充，步驟包括：

將校正后的眼動數據中需要填充的一段缺失數據記為{x₍₁₎x₍₂₎...x_(i)}，且滿足其中，f為采集原始眼動數據的數據采集設備的額定采樣頻率；

取缺失數據{x₍₁₎x₍₂₎...x_(i)}中的前k個數據，構造其傅里葉級數方程將所述前k個數據對應的時間坐標代入方程，得到填充數據1，記為

取缺失數據{x₍₁₎x₍₂₎...x_(i)}中后k個數據，構造其傅里葉級數方程將所述后k個數據對應的時間坐標代入方程，得到填充數據2，記為

對填充數據1與填充數據2進行平均處理，得到缺失數據的填充數據

其中，所述眼動點包括注視點、掃視點和平滑追蹤點，

對濾波降噪后的眼動數據進行特征提取以分類眼動點的步驟如下：

計算濾波降噪后的眼動數據在每個單位時間內的特征向量F＝(R,Δα,β,r,ΔL²)，其中，R為單位時間內濾波降噪后的眼動數據分布的最小覆蓋圓半徑，Δα為單位時間內相鄰運動方向變化率，β為單位時間內相鄰歐氏距離比值的加權平均和，r為單位時間內相鄰三點的曲率半徑，ΔL²為單位時間內歐氏距離的方差；

將帶有真值標簽的眼動數據的特征向量輸入至決策樹分類模型中進行訓練，得到眼動數據分類模型；

計算待分類的濾波降噪后的眼動數據的特征向量，并輸入至訓練后的眼動數據分類模型中，以分類獲取注視點、掃視點和平滑追蹤點。

2.如權利要求1所述的眼動數據預處理方法，其特征在于，通過數據采集設備獲取原始眼動數據，所述原始眼動數據包括采樣時間t、人眼位置3D坐標、人眼注視點3D坐標以及人眼瞳孔直徑R。

3.如權利要求2所述的眼動數據預處理方法，其特征在于，檢驗所述原始眼動數據是否有效包括以下步驟：

a、判斷原始眼動數據中人眼位置3D坐標的Z軸坐標是否大于0；

b、判斷原始眼動數據中人眼注視點3D坐標的Z軸坐標是否小于0；

c、判斷原始眼動數據中人眼瞳孔直徑R是否大于等于0；

d、如果a、b、c均為是，則所檢驗的原始眼動數據為有效眼動數據，如果a、b、c中至少有一個為否，則所檢驗的原始眼動數據為無效眼動數據。

4.如權利要求1所述的眼動數據預處理方法，其特征在于，當對有效的左眼眼動數據和右眼眼動數據進行頻率校正時，基于有效的左眼眼動數據和右眼眼動數據獲取雙眼眼動數據再進行頻率校正，所述雙眼眼動數據通過以下公式獲取：

其中，EyeData為雙眼眼動數據，RightEye為有效的右眼眼動數據，LeftEye為有效的左眼眼動數據。