[发明专利]一种适用于人机交互的非接触式自由空间视线跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及应用于人机交互的视线跟踪及技术领域，特别的涉及一种基于计算机图像处理和模式识别领域基础上开发的适用于人机交互的非接触式自由空间视线跟踪方法。

背景技术

传统的人机交互方式是“以计算机为中心”，即要求用户要服从计算机的规定才能使用，因此有时需要有相应的专业的训练才能进行。而随着技术发展及普及，信息社会更多的要求进行“以人为中心的人机交互”，令计算机为社会中的每个人服务，人机交互的中心应当转变成以人为中心，达到人与计算机交互时就象是人类自身交互一样的效果。其中，人类生活和活动在三维空间中，计算机也已被嵌入各种家用电器设备、生活空间和用具中，已不是以前那种大体积位置固定的器械，表现形式越发多元化。所以，人机交互也需要满足能够令用户能在三维空间中方便的使用计算机，而不是必须要坐到计算机面前，通过键盘、鼠标等方式进行。

事实上，从人机交互的发展史看，从最古老的人机交互穿孔卡，到键盘和鼠标成为最主导方式，和现在利用人的感觉和动作(如语音、手写、姿势、视线、表情等)作为输入方式的研发应用的兴起，人机交互经历了从人适应计算机到计算机不断地适应人的发展过程。让计算机能听、能看、能说、能感觉被认为是未来人机交互的主要发展方向。

而要令计算机实现上述功能，简单的手部动作操作键盘和鼠标显然不能满足要求，所以人的其它感官器官也逐渐的参与到计算机的管理和使用中来，其中视线跟踪技术是其中的重中之重，这种技术的目的是从用户注视的信息推断人们感兴趣或引起注意的内容，并通过人所注视的对象得到其指代对象，暗示对象之间的关系。早期的视线跟踪技术主要应用于心理学研究、助残等领域，后来才被应用于图像压缩及人机交互等可用性工程。

视线跟踪技术有着广阔的应用前景，例如可以帮助瘫痪病人或四肢麻痹，不能说话的人实现正常的人机交互过程。另外，还可以通过眼睛盯视对外部设备进行控制，并实现多任务操作，比如在军事上，飞行员如果发现了目标，在手动操作应付不过来的时候，可以通过眼睛瞄准的同时，用眼睛来控制火控系统的发射，这样便极大的增强了战斗能力。视线跟踪技术的研究涉及到多个交叉领域，其研究成果在航空航天相关领域、体育运动、等各个领域有着广泛的应用前景。

但是目前，用于实现视线跟踪的系统设备的体积、重量都比较大，同时还限制了人的自由度，对人的干扰较大，使用起来很不方便，而且商用产品的价格普遍还比较昂贵，所以，令视线跟踪设备的普及变得比较困难。因此，降低视线跟踪系统或设备的硬件成本，发展非侵入式视线跟踪技术是一种发展趋势。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种适用于人机交互的非接触式自由空间视线跟踪方法。

本发明通过以下技术方案实现：

一种适用于人机交互的非接触式自由空间视线跟踪方法，包括以下步骤。

1)实时人脸及眼睛定位跟踪

通过常规视频跟踪摄像机实时捕获到脸部及人眼的图像，对人脸图像进行定位瞳孔的分析处理，所述的分析处理方式具体为：采用Viola算法建立人脸分类器对人脸进行检测；同时再在人脸区域上使用Viola算法建立人眼分类器来定位人眼区域；接着，采用基于图像灰度投影法定位瞳孔中心，实现人脸区域到人眼区域，以及人眼区域到瞳孔区域的图像处理简化过程。

所述Viola算法建立人脸分类器的方法为：

建立起基于cascade级联搜索算法人脸检测的生物特征识别算法模型，对已建立的人脸图像库提取基于积分图的类矩形(Haar-like)特征，采用adaboost推进训练算法对人脸图像库进行分类器训练和进行分类并获得人脸分类器，结合肤色匹配做预处理。

所述VViola算法建立人眼分类器的方法为：

建立起基于cascade级联搜索算法人眼检测的生物特征识别算法模型，对已建立的人脸图像库提取基于积分图的类矩形(Haar-like)特征，采用adaboost推进训练算法对人脸图像库进行分类器训练和进行分类并获得人眼分类器，通过得到的分类器可以准确的检测与定位人眼。

所述基于图像灰度投影法定位瞳孔中心的方法为：

将人眼区域图像转变为灰度图像，大小为m*n，按式：