[发明专利]视线追踪设备中确定参数的方法和装置

权利要求书

1.一种视线追踪设备中确定参数的方法，其特征在于，包括：

获取待检测的图像以及所述待检测的图像的特征矩阵；

基于预设模型对所述待检测的图像进行处理，得到所述待检测的图像的第一向量和第二向量，所述第一向量为基准空间下的向量，所述第二向量为视角空间下的向量；

基于所述第一向量和所述第二向量确定所述待检测的图像的参数，其中，所述待检测的图像的参数包括如下至少之一：所述待检测的图像中光斑的位置、所述待检测的图像中眼睛的视线方向；

基于所述第一向量和所述第二向量确定所述待检测的图像的参数，包括：基于第三向量和第四向量对所述第一向量和所述第二向量进行插值运算，得到运算结果；根据所述运算结果确定所述待检测的图像中光斑的位置和/或所述待检测的图像中眼睛的视线方向；

在基于预设模型对所述待检测的图像进行处理之前，所述方法还包括：获取多张待训练的图像；对所述多张待训练的图像进行处理，得到所述多张待训练的图像的特征矩阵；对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行训练，得到第三向量和第四向量以及关联矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设模型对所述待检测的图像进行处理，得到所述待检测的图像的第一向量和第二向量包括：

根据所述关联矩阵和所述待检测的图像的特征矩阵，得到所述待检测的图像的第一向量和第二向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行训练，得到第三向量和第四向量以及关联矩阵，包括：

对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行分解，得到所述第三向量；

基于所述第三向量对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行转换得到第一特征矩阵；

对所述第一特征矩阵进行分解，得到所述第四向量；

基于所述第四向量对所述第一特征矩阵进行转换得到第二特征矩阵；

在所述第三向量和所述第四向量同时满足预设条件的情况下，基于所述第三向量和所述第四向量得到所述关联矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第三向量和/或所述第四向量不满足所述预设条件的情况下，以所述第二特征矩阵作为所述多张待训练的图像的特征矩阵，执行基于所述第三向量对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行转换的步骤，直至所述第三向量和所述第四向量同时满足所述预设条件。

5.一种视线追踪设备中确定参数的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测的图像以及所述待检测的图像的特征矩阵；

确定模块，用于基于预设模型对所述待检测的图像进行处理，得到所述待检测的图像的第一向量和第二向量，所述第一向量为基准空间下的向量，所述第二向量为视角空间下的向量；

估计模块，用于基于所述第一向量和所述第二向量确定所述待检测的图像的参数，其中，所述待检测的图像的参数包括如下至少之一：所述待检测的图像中光斑的位置、所述待检测的图像中眼睛的视线方向；

所述估计模块包括：第一处理模块，用于基于第三向量和第四向量对所述第一向量和所述第二向量进行插值运算，得到运算结果；第一确定模块，用于根据所述运算结果确定所述待检测的图像中光斑的位置和/或所述待检测的图像中眼睛的视线方向；

所述装置还包括：第一获取模块，用于获取多张待训练的图像；处理模块，用于对所述多张待训练的图像进行处理，得到所述多张待训练的图像的特征矩阵；训练模块，用于对所述多张待训练的图像的特征矩阵进行训练，得到第三向量和第四向量以及关联矩阵。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

第二确定模块，用于根据所述关联矩阵和所述待检测的图像的特征矩阵，得到所述待检测的图像的第一向量和第二向量。