面向移動設備人機交互的眼動跟蹤系統(tǒng).pdf

1、眼動跟蹤技術(shù)可分析、記錄用戶的注視點坐標，在心理學、廣告評測和人機交互等領(lǐng)域已得到廣泛的應用。隨著機器視覺、圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和硬件水平的飛速提升，眼動跟蹤技術(shù)也逐漸在移動設備上得到應用。然而由于受到移動設備硬件水平的限制，例如自帶攝像頭像素較低，處理器的性能遠落后于個人電腦等問題，面向移動設備的眼動跟蹤技術(shù)依然存在計算效率低下、跟蹤誤差較大等問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴面向移動設備眼動跟蹤的圖像處理技術(shù)研究。由于移動設

2、備硬件資源匱乏，其眼動跟蹤的計算效率較低，對眼動跟蹤效果影響較大。為此，通過逐層縮小圖像處理范圍的方法，提高圖像處理計算效率。首先使用改進的局部二值特征級聯(lián)分類器對移動設備前置攝像頭捕獲的圖像進行人臉檢測，判斷并提取人臉區(qū)域；然后通過計算人臉區(qū)域的相對位置得到人眼預選取區(qū)域，并針對該區(qū)域使用 Haar特征級聯(lián)分類器進行人眼檢測，判斷并提取人眼區(qū)域。⑵面向移動設備眼動跟蹤的注視點計算方法研究。由于人眼區(qū)域檢測存在偏差等情況，提取人眼區(qū)域后

3、將該區(qū)域的各邊進行適當?shù)臄U展得到精確人眼預選區(qū)域（包含完整的人眼輪廓，但相較人眼預選取區(qū)域更為精確排除頭發(fā)、眉毛等干擾物），隨后使用二值化和輪廓提取的方法得到更為精準的人眼圖像外接矩形和虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓，并計算得到人眼圖像外接矩形中心(eye center，EC)，以及虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓的重心（centre of gravity，CG）。進而建立人眼圖像外接矩形中心指向虹膜與上眼瞼連通區(qū)域輪廓重心的向量（EC-CG向量）。

4、最后通過標定方法，擬合EC-CG向量與注視點的映射關(guān)系，實現(xiàn)注視點的準確計算。⑶基于移動設備眼動跟蹤的人機交互應用研究。設計與開發(fā)了基于智能手機的眼動跟蹤原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以準確、高效的獲取用戶眼動數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，對眼動數(shù)據(jù)進行可視化處理與分析，繪制眼動數(shù)據(jù)熱區(qū)圖、感興趣區(qū)域（Area of Interest，AOI）重點標記圖、感興趣區(qū)域之間的視線轉(zhuǎn)換關(guān)系圖。最后以智能手機上的圖片廣告為例，應用上述眼動數(shù)據(jù)可視化方法，實現(xiàn)多用戶之間