[发明专利]基于眼动数据的分层特征融合的专注度检测装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于眼动数据的分层特征提取与融合的专注度检测装置及方法，首先，使用眼动仪采集人们观看视频时的眼动数据；其次，采用加权logistics regression算法进行眼动事件数据的特征提取与融合；随后，采用小波分解和近似熵算法进行原始眼动数据的特征提取与融合；然后，融合前面提取的新特征，并将其作为样本训练的特征；最后采用adaboost分类算法建立基于眼动数据的专注度检测模型。本发明将眼动技术应用到了在线视频观看的专注度检测中，并采用眼动数据的分层特征提取与融合的方法，有效的结合了统计的眼动数据和带有时间序列信息的原始眼动数据，提高了检测的准确性。

主权项

1.基于眼动数据的分层特征提取与融合的专注度检测装置，其特征在于，包括依次级联的数据获取模块、注视点追踪模块、扫视轨迹追踪模块、特征提取模块以及专注度检测模块；其中数据获取模块：通过眼动仪获取观看视频时的眼动数据；注视点追踪模块：用于显示观看视频时的注视点移动情况；扫视轨迹追踪模块：用于显示观看视频时的扫视轨迹；特征提取模块：特征提取模块包括眼动数据的特征提取与融合装置，用于处理眼动数据；专注度检测模块：采用利用adaboost算法训练专注度检测模型的装置，用于检测在线视频观看者专注度。