面向移動設(shè)備人機(jī)交互的眼動跟蹤系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、眼動跟蹤技術(shù)可分析、記錄用戶的注視點(diǎn)坐標(biāo),在心理學(xué)、廣告評測和人機(jī)交互等領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用。隨著機(jī)器視覺、圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和硬件水平的飛速提升,眼動跟蹤技術(shù)也逐漸在移動設(shè)備上得到應(yīng)用。然而由于受到移動設(shè)備硬件水平的限制,例如自帶攝像頭像素較低,處理器的性能遠(yuǎn)落后于個(gè)人電腦等問題,面向移動設(shè)備的眼動跟蹤技術(shù)依然存在計(jì)算效率低下、跟蹤誤差較大等問題。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴面向移動設(shè)備眼動跟蹤的圖像處理技術(shù)研究。由于移動設(shè)

2、備硬件資源匱乏,其眼動跟蹤的計(jì)算效率較低,對眼動跟蹤效果影響較大。為此,通過逐層縮小圖像處理范圍的方法,提高圖像處理計(jì)算效率。首先使用改進(jìn)的局部二值特征級聯(lián)分類器對移動設(shè)備前置攝像頭捕獲的圖像進(jìn)行人臉檢測,判斷并提取人臉區(qū)域;然后通過計(jì)算人臉區(qū)域的相對位置得到人眼預(yù)選取區(qū)域,并針對該區(qū)域使用 Haar特征級聯(lián)分類器進(jìn)行人眼檢測,判斷并提取人眼區(qū)域。⑵面向移動設(shè)備眼動跟蹤的注視點(diǎn)計(jì)算方法研究。由于人眼區(qū)域檢測存在偏差等情況,提取人眼區(qū)域后

3、將該區(qū)域的各邊進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展得到精確人眼預(yù)選區(qū)域(包含完整的人眼輪廓,但相較人眼預(yù)選取區(qū)域更為精確排除頭發(fā)、眉毛等干擾物),隨后使用二值化和輪廓提取的方法得到更為精準(zhǔn)的人眼圖像外接矩形和虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓,并計(jì)算得到人眼圖像外接矩形中心(eye center,EC),以及虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓的重心(centre of gravity,CG)。進(jìn)而建立人眼圖像外接矩形中心指向虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓重心的向量(EC-CG向量)。

4、最后通過標(biāo)定方法,擬合EC-CG向量與注視點(diǎn)的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)注視點(diǎn)的準(zhǔn)確計(jì)算。⑶基于移動設(shè)備眼動跟蹤的人機(jī)交互應(yīng)用研究。設(shè)計(jì)與開發(fā)了基于智能手機(jī)的眼動跟蹤原型系統(tǒng),該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確、高效的獲取用戶眼動數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,對眼動數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理與分析,繪制眼動數(shù)據(jù)熱區(qū)圖、感興趣區(qū)域(Area of Interest,AOI)重點(diǎn)標(biāo)記圖、感興趣區(qū)域之間的視線轉(zhuǎn)換關(guān)系圖。最后以智能手機(jī)上的圖片廣告為例,應(yīng)用上述眼動數(shù)據(jù)可視化方法,實(shí)現(xiàn)多用戶之間

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