[发明专利]一种视线区域检测方法

说明书

本发明公开了一种视线区域检测方法，本发明涉及利用SDM算法和图像梯度信息的视线区域检测方法，是一种利用人眼轮廓中心点与实际瞳孔中心点的距离和相对位置，进而判别在电脑屏幕中人眼视线落点的区域，本发明采用SDM算法和图像梯度信息的视线区域检测方法，在对视线区域检测的精确度上有了很大的提升，说服力也更强，视线区域划分更细致；本发明具有准确率高、速度快、稳定性好、受外界因素影响小、极具实时性、视线区域划分细致的优点。

技术领域

本发明涉及利用SDM算法和图像梯度信息的视线区域检测方法，是一种利用人眼轮廓中心点与实际瞳孔中心点的距离和相对位置，进而判别在电脑屏幕中人眼视线落点的区域，具体涉及一种视线区域检测方法。

背景技术

人眼在帮助人类获取外界信息的同时，也反映了人类的心理活动。由此可见，视线检测的意义非常重大，对人类认识自身和辅助人类作业具有极大的帮助。视线区域检测主要发挥了获取用户特定情况下的注视点或注视方向的作用，如在阅读电子文本、浏览网页、观看广告等情况。同时也可通过视线区域检测获取用户的注视点或注视方向信息，之后将这些实时的注视点或注视方向信息作为人机交互的输入，计算机通过分析这些信息便可以按照之前一些约定好的规则来进行及时应对。

近年来，对于视线区域检测方法层出不穷。传统的头戴式视线检测需要借助额外的头部位置跟踪器或其他辅助设备才能定位视线方向，用户不能直接与真实场景交互，同时头戴式视线跟踪系统需要配合头部姿态定位仪才能准确定位视线方向。本专利通过比较人眼轮廓中心点和虹膜中心的相对位置和距离，进而判别使用者注视电脑屏幕的区域。此视线区域检测满足如下优点：1)视线区域检测无需辅助设备，操作简便；2)过程快速准确，满足精度和实时性要求；3)检测过程稳定可靠，满足鲁棒性要求，能适应个体差异和环境变化。

发明内容

本发明针对现有的视线检测的不足，提出了一种全新的视线检测方法，能够有效解决传统方法的劣势。

一种视线区域检测方法，该方法具体包括以下步骤：

步骤一：采用SDM检测算法检测人眼特征点，经多次迭代后找到特征点最优解，从而确定左/右眼的六个特征点，利用几何知识，定位人眼轮廓中心点；

步骤二：利用图像梯度信息来获取虹膜的中心位置；

步骤三：采用最小二乘法椭圆拟合算法拟合人眼轮廓，然后依据拟合椭圆的宽高比确定人眼的开闭状态；

步骤四：如果宽高比大于设定睁开阈值，则人眼属于睁开状态，跳转到步骤五；如果宽高比小于设定的睁开阈值，人眼属于关闭状态，输出人眼关闭；

步骤五：计算人眼轮廓中心点与实际瞳孔的距离，该距离与给定中心半径比较，当该距离大于给定中心半径，则判别人眼视线区域不在“中间”，跳转步骤六；当该距离小于给定中心半径，输出人眼视线区域为“中间”；

步骤六：如果宽高比小于或等于给定的临界阈值，则视线区域定位到“左下”、“右下”，比较人眼轮廓中心点位置x₀与实际瞳孔位置x的距离和相对位置，当x<x₀-0.4*b时，输出人眼视线区域为“右下”，当x>x₀+0.4*b，输出人眼视线区域为“左下”；b为虹膜的短半轴长；否则，跳转到步骤七；

步骤七：如果宽高比大于给定的临界阈值，则视线区域定位到“左上”、“右上”，比较人眼轮廓中心点位置与实际瞳孔位置的距离和相对位置，当x<x₀-0.4*b时，输出人眼视线区域为“右上”，当x>x₀+0.4*b，输出人眼视线区域为“左上”。

本发明的有益效果：

1.本发明采用SDM算法和图像梯度信息的视线区域检测方法，在对视线区域检测的精确度上有了很大的提升，说服力也更强，视线区域划分更细致。