[發明專利]一種基于瞳孔變化的個人喜好自動檢測模型構建方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110672709.6
• 申請日: 2021-06-17
• 公開（公告）號: CN113591550A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 蔣洪波;沈湘宇;肖竹;劉代波;曾凡仔;陳文婕
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08;G06F16/9535
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 熊開蘭

1.一種基于瞳孔變化的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，采集用戶的眼睛在閱讀給定內容時的視頻，從視頻幀中提取眼睛的瞳孔與虹膜的比值PIR，得到PIR序列；

步驟2，對步驟1得到的PIR序列進行數據預處理，并對得到PIR序列賦予對應的標簽，該標簽標識用戶對閱讀的給定內容的興趣程度；

步驟3，從步驟2得到的帶標簽的PIR序列中提取給定的若干特征，得到帶標簽的特征向量，構成該用戶的一個樣本；

步驟4，針對每種標簽，均按步驟1-3獲取多個樣本，所有樣本構成訓練樣本集；

步驟5，使用訓練樣本集訓練多層感知機的參數，得到該用戶的個人喜好自動檢測模型。

2.根據權利要求1所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，所述從視頻幀中提取眼睛的瞳孔與虹膜的比值PIR，具體為：

步驟1.1，利用OpenCV的Haar級聯分類器分析視頻，從中檢測出用戶的眼睛；

步驟1.2，采用深度學習網絡U-ne將眼睛區域圖像分割出瞳孔和虹膜；

步驟1.3，根據分割出的瞳孔和虹膜擬合對應的最小圓，得到瞳孔直徑和虹膜直徑，進而計算瞳孔直徑與虹膜直徑的比值，即為瞳孔與虹膜的比值PIR。

3.根據權利要求1所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，給定內容是按照用戶的興趣程度在電子設備網絡平臺上提供，且通過電子設備上的攝像頭采集用戶的眼睛在閱讀給定內容時的視頻。

4.根據權利要求1所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，步驟2的數據預處理包括數據去噪，具體為：利用箱型圖對步驟1采集到的PIR序列進行去噪處理，并取噪聲點周圍的兩個數據點平均值對噪聲點進行校正。

5.根據權利要求4所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，步驟2的數據預處理包括利用I-DT算法分割有效注視階段的PIR序列，具體為：

1)從視頻幀中提取眼睛的幾何中心坐標(x,y)，得到視頻對應的眼睛中心坐標序列；

2)預設窗口初始大小為給定持續時間閾值所包含的中心坐標點數；

3)使用窗口遍歷眼睛中心坐標序列：根據當前窗口的坐標最大最小值計算當前窗口的坐標離散度：D＝[max(x)-min(x)]+[max(y)-min(y)]；max(x),min(x),max(y),min(y)分別為當前窗口的橫坐標的最大值和最小值、縱坐標的最大值和最小值；

4)如果當前窗口離散度D高于I-DT工具給出的離散離閾值，則表示當前窗口不代表注視，將當前窗口向右移動一個點；否則表示當前窗口代表注視，將當前窗口向右擴展一個點；

5)返回執行步驟3)，直到遍歷完所有的眼睛中心坐標，最終得到的窗口即為注視窗口；

6)將注視窗口內中心坐標對應的PIR序列，作為分割得到的有效注視階段的PIR序列，即為當前預處理得到的PIR序列。

6.根據權利要求5所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，步驟2的數據預處理包括歸一化處理，具體為：將有效注視階段的PIR序列減去相同光照條件下的PIR數據平均值，即為歸一化得到的PIR序列，作為預處理最終得到的PIR序列。

7.根據權利要求1所述的個人喜好自動檢測模型構建方法，其特征在于，所述給定的若干特征包括：PIR序列均值、前1/3段PIR序列的斜率、后1/3段PIR序列的斜率、中間1/3段PIR序列的方差、中間1/3段PIR序列的時間復雜度、以及中間1/3段PIR序列的樣本熵。