摘要
本发明涉及一种基于瞳孔追踪的实时注意力检测方法,包括瞳孔数据集的选取及预处理,瞳孔中心区域位置特征提取、基于视线角度估计模型进行实时视线追踪和注意力检测,首先基于夹角计算的视线方向推导和基于角度预测的实时视线追踪;然后通过SNDN模型获取精确眼睛开合度,在眼睛开合度不为0的情况下,进行基于注视离散度的注意力检测,输出某段视频的注意力检测以及整个视频的注意力评价。本发明方法采用基于瞳孔追踪的方法,通过精确提取瞳孔中心区域的位置特征,提高角度获取精准度和处理速度。结合SNDN模型通过多尺度分析对瞳孔中心区域像素进行二分类,提高了眼睛开合度估计的准确度。
技术关键词
注意力检测方法
Adaboost算法
Harris角点检测算法
区域位置信息
视频
阈值算法
切片
决策网络模型
眼睛
摄像头坐标系
图片
像素
特征点
随机噪声
虹膜
边缘检测
注视点
图像分割