[发明专利]一种网络学习辅助方法和系统

权利要求书

1.一种网络学习辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：

用红外辅助光源照射下，在用户注视至少一个标定点时，采集眼部图像；

虹膜内边界通过搜索内部包含光源像点的黑色连通域结合径向梯度检测法定位，虹膜外边界通过径向梯度检测法定位；

在虹膜内边界和虹膜外边界范围内提取虹膜特征信息；

使用虹膜内边界确定双眼瞳孔中心点位置，作为眼动初始化特征参数；

利用眼动初始化特征参数建立注视点计算模型。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，还包含以下步骤：

在瞳孔中心点周围搜索内眼角点，提取内眼角点位置，作为另一眼动初始化特征参数。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，还包含以下步骤：

所述虹膜特征信息和或所述眼动初始化特征参数用作网络学习系统注册信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包含以下步骤：

实时采集用户眼部图像，检测左眼和/或右眼虹膜区域，提取左眼和/或右眼虹膜特征信息，用作网络学习系统登录的身份认证信息。

5.如权利要求1～4任意一项所述方法，其特征在于，所述标定点为位于计算机屏幕上的9个位置点。

6.如权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，还包含以下步骤：

实时采集用户眼部图像，检测双眼瞳孔中心位置坐标和或内眼角点位置坐标作为实时眼动特征数据，代入注视点计算模型计算注视点。

7.一种网络学习辅助系统，用权利要求1～6任意一项所述方法，其特征在于，包含红外辅助光源、摄像头、虹膜定位单元、虹膜特征提取单元、眼动特征提取单元；

所述摄像头用于在人眼注视至少一个标定点时，拍摄眼部图像；

所述虹膜定位单元，用于在眼部图像中确定虹膜内边界和虹膜外边界；

虹膜内边界通过搜索内部包含光源像点的黑色连通域结合径向梯度检测发定位；

虹膜外边界通过径向梯度检测法定位；

所述虹膜特征提取单元，用于在虹膜内边界和虹膜外边界范围内提取虹膜特征信息；

所述眼动特征提取单元，用于在眼部图像中确定双眼瞳孔中心位置和内眼角点位置坐标作为眼动初始化特征参数；

双眼瞳孔中心位置使用虹膜内边界确定；

内眼角点位置通过在瞳孔中心点周围进行角点提取定位。

8.如权利要求7所述系统，其特征在于，还包含特征注册模块；

所述特征注册模块包含虹膜特征注册单元和眼动初始化特征参数注册单元；

所述虹膜特征注册模块，用于建立所述虹膜特征信息和用户信息的对应关系，并存储在数据库中；

所述眼动初始化特征参数注册单元，用于记录所述眼动初始化特征参数和用户信息的对应关系，并存储在数据库中。

9.如权利要求7所述系统，其特征在于，还包含身份认证模块；

所述身份认证模块包含虹膜特征提取单元和虹膜特征比对单元；

所述虹膜特征比对单元，用于比对当前采集的虹膜特征信息和已经存储在数据库中的注册虹膜特征信息，对用户进行身份认证。

10.如权利要求7所述系统，其特征在于，还包含视线追踪模块；

所述视线追踪模块包含眼动特征提取单元和注视点计算单元；

所述眼动特征提取单元，用于在实时眼部图像中确定双眼瞳孔中心点和内眼角点位置，作为实时眼动特征数据；

所述注视点计算单元，用于将所述实时眼动特征数据代入注视点计算模型，计算注视点。