[发明专利]一种二维光标控制方法和装置

权利要求书

1.一种二维光标控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取信号采集模块采集到的眼动信号和脑电信号；

对所述眼动信号进行第一预处理，得到预处理后的眼动信号，以及对所述脑电信号进行第二预处理，得到预处理后的脑电信号；

对所述预处理后的眼动信号进行特征提取，得到至少包括眼动信号特征的第一提取结果；以及对所述预处理后的脑电信号进行特征提取，得到至少包括脑电信号特征的第二提取结果；

将所述第一提取结果和所述第二提取结果输入至预设分类模型中进行分类处理，得到对应的分类结果；

根据高斯过程回归模型对所述分类结果进行回归预测，预测出二维光标的目标位置，其中，所述高斯过程回归模型用于预测所述二维光标的所述目标位置；

控制所述二维光标移动至所述目标位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一提取结果和所述第二提取结果输入至预设分类模型中进行分类处理之前，所述方法还包括：

读取所述眼动信号特征，

其中，所述眼动信号特征包括以下至少一项：

用户瞳孔特征、用户注视点数目特征和用户眼部注视时长特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一提取结果和所述第二提取结果输入至预设分类模型中进行分类处理之前，所述方法还包括：

读取所述脑电信号特征，

其中，所述脑电信号特征包括以下至少一项：

所述脑电信号对应的频率特征和所述脑电信号对应的相位特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述眼动信号进行第一预处理，得到预处理后的眼动信号包括：

对眼部图像进行数据平滑处理和/或去噪滤波处理，得到包含所述眼动信号的眼部待处理数据；

从所述眼部待处理数据中剔除无效区域的数据，得到有效区域对应的第一有效数据；

利用矩阵法从所述第一有效数据中确定出与用户感兴趣区域对应的第二有效数据；

通过第一预处理模型，对所述第二有效数据进行预处理，得到预处理后的眼动信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述利用矩阵法从所述第一有效数据中确定出与用户感兴趣区域对应的第二有效数据之前，所述方法还包括：

确定所述用户感兴趣区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定用户感兴趣区域包括：

在用于采集所述眼动信号的第一信号采集模块采集到的第一监测数据显示用户瞳孔处于放大状态的情况下，确定当前区域为用户感兴趣区域；和/或，

在用于采集所述眼动信号的第二信号采集模块采集到的第二监测数据显示用户注视点数目大于或等于预设用户注视点数目阈值的情况下，确定当前区域为用户感兴趣区域；和/或，

在用于采集所述眼动信号的第三信号采集模块采集到的第三监测数据显示用户眼部注视时长大于或等于预设用户眼部注视时长阈值的情况下，确定当前区域为用户感兴趣区域。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，

所述预设分类模型为长短期记忆卷积神经网络模型。

8.一种二维光标控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取信号采集模块采集到的眼动信号和脑电信号；

预处理模块，用于对所述获取模块获取到的所述眼动信号进行第一预处理，得到预处理后的眼动信号，以及对所述脑电信号进行第二预处理，得到预处理后的脑电信号；

特征提取模块，用于对所述预处理模块得到的所述预处理后的眼动信号进行特征提取，得到至少包括眼动信号特征的第一提取结果；以及对所述预处理模块得到的所述预处理后的脑电信号进行特征提取，得到至少包括脑电信号特征的第二提取结果；

分类模块，用于将所述特征提取模块提取的所述第一提取结果和所述第二提取结果输入至预设分类模型中进行分类处理，得到对应的分类结果；

预测模块，用于根据高斯过程回归模型对所述分类模块分类得到的所述分类结果进行回归预测，预测出二维光标的目标位置，其中，所述高斯过程回归模型用于预测所述二维光标的所述目标位置；

控制模块，用于控制所述二维光标移动至所述预测模块预测的所述目标位置。