面向移動(dòng)設(shè)備人機(jī)交互的眼動(dòng)跟蹤系統(tǒng).pdf

1、眼動(dòng)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(píng)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(dòng)跟蹤技術(shù)也逐漸在移動(dòng)設(shè)備上得到應(yīng)用。然而由于受到移動(dòng)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(dòng)設(shè)備的眼動(dòng)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(dòng)設(shè)備眼動(dòng)跟蹤的圖像處理技術(shù)研究。由于移動(dòng)設(shè)

2、備硬件資源匱乏，其眼動(dòng)跟蹤的計(jì)算效率較低，對(duì)眼動(dòng)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(jí)聯(lián)分類器對(duì)移動(dòng)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(duì)位置得到人眼預(yù)選取區(qū)域，并針對(duì)該區(qū)域使用 Haar特征級(jí)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(dòng)設(shè)備眼動(dòng)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(dòng)設(shè)備眼動(dòng)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(dòng)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(dòng)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)眼動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理與分析，繪制眼動(dòng)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(dòng)數(shù)據(jù)可視化方法，實(shí)現(xiàn)多用戶之間