[發明專利]一種基于動態眼動指標的眼勢交互模型方法

有效

• 申請號: 202110649291.7
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113391699B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 殷繼彬;盧朝茜;秦浩楠
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/04
• 代理公司: 北京沃知思真知識產權代理有限公司 11942
• 代理人: 王妮

本發明公開了一種基于動態眼動指標的眼勢交互模型方法，涉及動態眼動指標技術領域，包括以下步驟：預先基于眼動儀獲取原始眼動軌跡數據，并提取原始眼動軌跡數據中各注視點的坐標數據、興趣區域數據和注視持續時間數據作為特征信息。本發明通過權重計算方法及眼勢交互模型通過用戶的自然眼動軌跡，預測用戶想要完成的操作或任務，并給出預測結果反饋，通過挖掘多用戶眼動行為蘊含的行為語義，隱式的識別用戶意圖并且發出指令，不僅為其提供主動式的服務，屬于隱含式交互，可以大大減少用的認知負荷，而且提高了交互的自然性、智能性和準確性，也使得交互系統的可靠性得以提升。

技術領域

本發明涉及動態眼動指標技術領域，具體來說，涉及一種基于動態眼動指標的眼勢交互模型方法。

背景技術

傳統的眼動研究方法主要對單個眼動指標（如注視時間、眼跳時間、回視時間、眼跳潛伏期、追隨運動時間等）進行統計，再對統計結果進行統計學分析，最后對統計學的結果進行分析得出實驗結論。眼勢被定義為一系列有序的視線行程，每一個行程是兩個固定注視點或注視區域的有意的視線移動。眼動軌跡是注視點隨時間變化的序列，動態反映人在駕駛、閱讀時的眼部活動情況，眼動軌跡含有非常豐富的信息。識別眼勢即識別眼動軌跡，依賴于眼勢識別算法或眼動跟蹤算法。

這些年來，眼動跟蹤算法不斷改進，可以提供更精確的注視特征估計。最先進的凝視估計方法依賴于基于混合特征和模型的方法，并需要專用硬件，如紅外燈和立體相機，用來跟蹤測試者的頭部和眼睛。此外，眼動跟蹤設備通常具有一定的誤差，這增加了跟蹤眼睛選擇小目標時的難度。

目前現有的相關技術，是通過定義某些特定的眼動行為或結合特定的眼動軌跡作為與某些操作對應的眼勢，并沒有考慮用戶的自然眼動規律與操作的對應關系，屬于命令式交互，對用戶而言，需承擔更多的認知負荷。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種基于動態眼動指標的眼勢交互模型方法，通過權重計算方法及眼勢交互模型通過用戶的自然眼動軌跡，預測用戶想要完成的操作或任務，并給出預測結果反饋，以解決眼動跟蹤設備有誤差導致的對小目標進行選擇時難度增加的問題，并且通過挖掘多用戶眼動行為蘊含的行為語義，隱式的識別用戶意圖并且發出指令，使得人機交互更加智能化和人性化的技術問題。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種基于動態眼動指標的眼勢交互模型方法，包括以下步驟：

預先基于眼動儀獲取原始眼動軌跡數據，并提取原始眼動軌跡數據中各注視點的坐標數據、興趣區域數據和注視持續時間數據作為特征信息；

其中，所述特征信息，包括：

坐標數據為注視點在屏幕中的二維坐標，記為X和Y；

興趣區域數據為注視點在屏幕中所在區域的位置，表示為AOI_k；

注視持續時間數據為當前注視點持續的時間，記為fixduration；

將提取的特征信息進行預處理得到的m個注視點的數據后根據權重計算方法計算出各興趣區域的權重值；

其中，所述特征信息進行預處理，包括以下步驟：

剔除不在X和Y范圍內的注視點的坐標數據、該點對應的興趣區域數據和注視持續時間數據；

將剔除后剩余的注視點進行重新規劃，包括以下步驟：

計算剩余n個注視點之間的經過的路程長度length，并指定重新規劃所需的點的數量m；

計算m個點間的等距離distance=length/(m-1)，并對剩余的n個注視點按線性插值法以距離distance插入新的點；