[发明专利]一种基于历史视觉行为的注视意图识别方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于历史视觉行为的注视意图识别方法及系统。该方法首先基于历史视觉行为提取用户对每个物体的眼动特征，包括，注视时长、注视次数、注视间隔和注视速度；然后输入用户对每个物体的眼动特征至SVM分类器，判断用户对该物体是否为有意图的注视，若是，则将该物体加入有意图的历史注视物体序列；最后输入有意图的历史注视物体序列至朴素贝叶斯分类器，确定用户意图。基于历史视觉行为的注视意图识别方法与基于单一物体的方法相比，显著提高了意图识别的准确度。

技术领域

本发明属于意图识别领域，具体涉及一种基于历史视觉行为的注视意图识别方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着人口老龄化的发展，老年人日常生活辅助的需求大幅增加。辅助机器人已经越来越被社会认可照顾老年人和残疾人。辅助机器人能够识别人们的日常需求，通过感知和处理需求信息来执行辅助动作。辅助机器人的出现为提高老年人的生活质量和个人独立性提供了可能。为了提高老年人对辅助机器人的接受度，机器人需要能够与老年人自然顺畅的沟通。已经有很多工作对语音、手势、可穿戴传感器和多模态融合等不同的交流方式进行了研究。这些工作在一定程度上简化了人机交互的过程，但仍未达到直观自然合作的理想效果。一个重要的因素是机器人缺乏对人类内心想法的理解。为了实现自然、方便的人机交互，机器人有必要自动识别用户的意图。

理解人类的意图对于自然人机交互具有重要意义。在很多情况下，识别人类意图可以让机器人了解当前的情况，识别人类的需求，以提供合理的帮助。心理学和认知科学认为人的意图的表达可以是显性的，也可以是隐性的。一般来说，人类通过面部表情、语言和手势等来明确表达自己的意图。已经有工作对这些模式进行了研究。虽然语言和手势可以促进意图的理解，但是，这些方法需要用户表达显式的服务请求。但并不是所有的老年人或残障者都有明确的表达能力和行为能力。而面部表情更多地表达的是意愿，不是具体的意图。这些缺陷可能会导致服务质量的下降。

最近，一些研究试图利用脑电图、眼电图和肌电图来识别人的隐式意图。然而，这些方法需要用户佩戴复杂的仪器和设备，这可能会影响用户对辅助技术的接受。

眼睛运动被认为与人的内心思想有密切的联系，并且不需要人们做主动的表达。人们的目光能表示注意力的方向，这在一定程度上揭示了他们的目的和未来的行动。实验表明，注视线索能够表明动作意图并指导人们随后的动作。并且，被注视的对象能够反映一个人的特定欲望。注视一个物体，可能表示这个人对这个物体感兴趣。例如，要实现洗手这一动作，人们通常会先后盯着水龙头、肥皂和纸巾，然后再引导手进行“拿起”或“放下”的动作。这种凝视是有目的地，并且会影响后续的计划。因此，理解和跟踪注视线索对于识别人类意图是至关重要的。

已经有研究进行注视意图的识别，他们的工作主要集中在利用注视的位置或方向来推断意图，例如，通过识别眼睛的左右运动来控制轮椅移动到想要的方向；根据凝视方向来评估人们与销售人员的对话参与度。一些研究量化了凝视如何暗示一个人的意图，例如，根据眼球运动模式和瞳孔大小变化将注视意图分为信息意图和导航意图；使用注视模式(注视次数、第一眼的持续时间、注视总时长以及是否最近瞥过某一种特定的配料)训练一个SVM分类器来预测客户对配料要求的预期目标。这些研究为利用凝视特征进行意图理解提供了重要的启示。