[发明专利]基于SOC的视线跟踪人机交互方法及装置

权利要求书

1.一种基于SOC的视线跟踪人机交互方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)摄像头将采集到的数字图像输入到SOC平台，采用硬件逻辑模块实现基于haar特征的Adaboost检测算法，对所述数字图像进行人眼区域的检测；

(2)根据检测到的人眼区域，利用视线方向判别算法，判别出用户视线，再将用户视线方向转化为鼠标控制信号通过USB传输给计算机，实现人机交互。

2.根据权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于所述硬件逻辑模块包括如下模块：积分模块，完成数字图像的积分与平方积分的计算，并将计算结果存放在存储器上；子窗口扫描模块，对整帧数字图像子窗口的横坐标和纵坐标按设定步长进行遍历，得出待测子窗口的坐标及长宽；

子窗口处理模块，判定待测子窗口是否为人眼子窗口；

子窗口融合模块，对判定出的所有人眼子窗口进行融合处理，即整合位置相近的窗口，然后重新调整人眼窗口位置，确定人眼区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于所述子窗口处理模块是根据采用ModestoCastrillón训练的右眼分类器，运用Cascade级联方法实现子窗口处理，具体步骤包括：首先提取右眼分类器的haar特征参数；将haar特征参数具体化，即将haar特征参数与扫描后的子窗口大小进行匹配，再根据具体化后haar特征参数中矩形区域的位置读取积分模块计算出的积分数据，最后运用Cascade级联方法确定人眼子窗口。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述运用Cascade级联方法确定人眼子窗口是将多个右眼弱分类器加权组成右眼强分类器，再将20级右眼强分类器串联完成人眼子窗口的确定，具体步骤包括：首先根据每个右眼弱分类器中的haar特征参数及从积分模块中读取的积分数据，计算出实际子窗口的haar特征值，再与当前右眼弱分类器的阈值进行比较，确定此右眼弱分类器的权值，最后将这些右眼弱分类器的权值进行累加，再与右眼强分类器的阈值做比较，如果大于此阈值，则通过此级右眼强分类器的验证，进入下一级右眼强分类器的判别，如果小于此阈值，则认为此子窗口为非人眼区域；当子窗口通过20级右眼强分类器的验证，则可确定为人眼子窗口。

5.根据权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于所述视线方向判别算法是根据位于计算机屏幕四个角上的四个LED红外光源在人眼角膜上形成的四个反射亮点，即普尔钦斑点，与瞳孔中心之间的几何位置关系计算视线方向。

6.根据权利要求4所述的人机交互方法，其特征在于所述视线方向判别算法具体步骤包括：首先采用灰度投影方法定位瞳孔中心，在以瞳孔中心为中心，在其上下左右30个像素的区域内搜索普尔钦斑点，计算瞳孔中心与所述四个反射亮点的关系，确定其视线方向。

7.一种实现权利要求1～6任一项所述人机交互方法的基于SOC的人机交互装置，其特征在于包括SOC平台、用于采集人眼图像的摄像头、计算机、安装在计算机显示屏上四个角且排列成矩形的四个LED，SOC平台包括人眼区域检测硬件逻辑模块、处理器和存储器；所述摄像头将采集到的数字图像输入到SOC平台上的存储器；计算机通过USB与SOC平台连接；人眼区域检测硬件逻辑模块完成人眼区域的检测，处理器根据检测出的人眼区域，结合视线方向判别算法识别出用户视线方向，将与用户视线方向对应的控制信号转化为鼠标控制信号通过USB传输给计算机。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于所述计算机的显示屏由两条对角线分为四个区域，SOC平台的处理器根据用户眼睛所注视的区域，将用户视线分为上、下、左、右四个方向，模拟鼠标移动功能，作为用户输入的控制信息，并通过眨眼动作用来确认视线控制信息、模拟鼠标单击并输入用户确认信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于所述眨眼动作是将1～3秒的眨眼动作用来发出确认命令信息。