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快速眼动信息识别算法研究

计算机应用研究 2014年第3期31卷 917-920页

作者：倪怡雯穆平安戴曙光上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

眼动信息能实时反映人类的心理变化及意识倾向,虽然人眼比手更为灵敏,但图像处理速度限制了帧速率的利用率,不能有效捕捉眼动信息,准确率也会大幅降低。针对目前现有的问题进行了图像匹配原理的研究,设计了适合于眼动信息识别的单眼模... 详细信息

眼动信息能实时反映人类的心理变化及意识倾向,虽然人眼比手更为灵敏,但图像处理速度限制了帧速率的利用率,不能有效捕捉眼动信息,准确率也会大幅降低。针对目前现有的问题进行了图像匹配原理的研究,设计了适合于眼动信息识别的单眼模板多层匹配算法,并对该算法在常见干扰下进行实验和数据分析,该检测算法运算速度快、准确度较高,作为实时眼动信息识别算法有较高的应用价值。

关键词：图像识别模板匹配仿射变换眼动信息实时算法

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基于驾驶员眼动信息的A柱视野研究

汽车技术 2020年第3期 31-35页

作者：杨春朝钱方李春雨郭瑞广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院

基于驾驶员眼动信息分析了驾驶员在直行、左转、右转、掉头、静止工况下对A柱视野区域以及A柱本体的主要关注范围,确定了A柱视野细分区域的视野重要度排序,并提出了A柱视野的控制原则以及用于测量A柱障碍角的标准修正方法。验证结果表明... 详细信息

基于驾驶员眼动信息分析了驾驶员在直行、左转、右转、掉头、静止工况下对A柱视野区域以及A柱本体的主要关注范围,确定了A柱视野细分区域的视野重要度排序,并提出了A柱视野的控制原则以及用于测量A柱障碍角的标准修正方法。验证结果表明:GB 11562测量方法、SAE J1050测量方法所得结果与主观评分出入较大,本文提出的标准修正方法与主观评价结果相符。

关键词：眼动信息 A柱视野人机工程

基于神经网络的眼动信息特征提取与眩晕诊断方法研究

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基于神经网络的眼动信息特征提取与眩晕诊断方法研究

作者：何映虹重庆大学

学位级别：硕士

眩晕是一种常见症状,病因多种多样,区分其病因有一定难度。不同病因引起的眩晕症状,常常会伴有不同的眼动异常表现。因此,本文以挖掘眼动信息与眩晕的关联为切入点开展了研究。眼动信息包括瞳孔的缩放、视线的移动、扫视以及眼震等有意... 详细信息

眩晕是一种常见症状,病因多种多样,区分其病因有一定难度。不同病因引起的眩晕症状,常常会伴有不同的眼动异常表现。因此,本文以挖掘眼动信息与眩晕的关联为切入点开展了研究。眼动信息包括瞳孔的缩放、视线的移动、扫视以及眼震等有意识、无意识的改变,许多研究都证明了眼动信息能够在一定程度上反映出人体生理、心理的状况,甚至有一些已经纳入了医疗诊断中,比如通过体位变化来诱发不同性质眼震,从而对良性阵发性位置性眩晕（BPPV）患者的半规管进行诊断的Roll Test滚转试验、Dix-Hallpike试验等。本文通过机器学习方法,用视觉追踪实验中的眼部视频对眩晕和脑损伤进行了人工智能方式的分类,也用滚转试验中的眼部视频对BPPV中不同的受累水平半规管进行了智能化的区分。本文主要研究内容有:（1）用神经网络方法,根据视觉追踪实验中的眼部视频,对眩晕、脑损伤和健康对照做了分类。自制了眼动视频采集装置,并在配套软件中呈现目标追踪视觉实验。邀请眩晕、脑损伤和健康对照这三类被测试者,使用该软硬件进行了视觉追踪实验,并拍摄了实验中被测试者的眼部视频。经过图像处理方法提取出眼动信息,构成了特征矩阵。将长短时记忆（LSTM）神经网络与全连接网络结合,分别对每一种特征构建了一个弱分类器。设计指标量化的评价了这些弱分类器的分类能力,最后通过分类能力与分类器输出结果求加权平均的方式,构建了基于弱分类器分类准确率的强分类器,从而得到最终分类结果。（2）对（1）中的神经网络进行了优化。对于（1）中的弱分类器,采用随机森林方式构造强分类器。将弱分类器的输出,作为随机森林的输入特征,并将原本的三分类问题转变为三个二分类问题。随机森林中单棵决策树的构造采用了C4.5构造法。（3）用神经网络方法,根据体位诱发试验中的眼部视频,对不同半规管受累导致的BPPV进行了分类,并对神经网络进行了优化。收集了新桥医院神经内科眩晕中心在BPPV患者诊疗过程中产生的视频,目标是通过Roll Test滚转试验中的平躺位、左侧位、右侧位这三个体位中患者的眼震表现,来区分左水平半规管耳石症患者、右水平半规管耳石症患者和水平半规管嵴帽患者。对这三个体位的视频,分别截取等长的视频段;对于每一个视频段,均可构成一个三维矩阵,其三个维度分别为:每一帧视频图像的宽、每一帧视频图像的长和按时间顺序堆叠的视频帧。因此,每个人可产生三个大小一致的三维矩阵。对这些三维矩阵搭建了三种神经网络直接对视频矩阵进行分类:采用先分别三维卷积,再堆叠后三维卷积;先分别通过多层LSTM提取信息,再堆叠后送入多层LSTM;先分别用二维卷积提取特征并送入多层LSTM,再堆叠后通过多层LSTM。这三种神经网络分类模型具有一定分类能力,但效果不够理想。因此,对其中的第二种神经网络模型进行了优化,结合了光流和梯度视频,形成了多个通道,综合利用了原视频灰度、视频灰度变化率和视频中的运动趋势,对视频中的眼震表现进行分类。多通道神经网络有效增强了神经网络对运动信息的提取能力,获得了较好的效果。

关键词：眼动信息眩晕 LSTM 分类器多通道

基于眼动信息和语义差分的汽车仪表界面评价研究

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基于眼动信息和语义差分的汽车仪表界面评价研究

作者：蒋长江吉林大学

学位级别：硕士

汽车仪表是汽车主要的驾驶信息界面,对于汽车的驾驶安全性有着重要的影响,此外也会影响视觉舒适性、汽车内饰科技感,豪华感等,因此对汽车仪表界面进行评价研究具有重要的意义。汽车仪表发展迅速,已经经过了多次换代,从发展趋势上看,仪... 详细信息

汽车仪表是汽车主要的驾驶信息界面,对于汽车的驾驶安全性有着重要的影响,此外也会影响视觉舒适性、汽车内饰科技感,豪华感等,因此对汽车仪表界面进行评价研究具有重要的意义。汽车仪表发展迅速,已经经过了多次换代,从发展趋势上看,仪表向着全液晶形式发展,并且向着多功能方向发展,而且更加符合人的审美。因此本文主要是对汽车全液晶仪表界面设计进行评价研究。本课题运用感性工学的方法（语义差分法）进行主观评价,并运用眼动仪进行实验,对结果进行分析和客观评价。这样主观与客观结合可以为汽车全液晶仪表界面设计提供一个更为合理的评价方法,也可以为企业实际项目提供指导。本文运用感性工学的研究方法之一,语义差分法,以及Tobii Pro Glasses2可穿戴式眼动仪进行研究。研究主要分为四个部分:（1）相关理论研究:感性工学、眼动仪原理、信息的传递理论、汽车仪表人机工程学要求等。（2）市场调研:通过广泛收集市场上近1、2年的汽车组合仪表的图片,分析其规律及主要的特点:如主要布局形式、配色、显示方式等,以指导全液晶仪表的研究,并选出具有代表性的多款全液晶仪表为研究对象。（3）主观评价:运用语义差分法,对研究对象进行感性工学研究,首先,通过多次筛选确定用于评价的感性词对例如:动感的-平静的、豪华的-朴素的等,接着用问卷调查的方法进行打分量化,再进行数据分析和图表绘制。通过图表的绘制可以直观的看到不同评价对象的感性形象的区别,有利于把握消费者的感性需求。（4）客观评价:运用眼动仪对全液晶仪表界面样本进行眼动实验,得到热点图（Hotspot）,注视点运动路径（Scanpath）及兴趣区（AOI）访问总时间等图像和数据,通过它们可以知道被试视觉注视的位置和注视点的移动路径,以及不同仪表界面的认读效率的高低。本文运用了主观与客观结合的评价方法,对多个不同类型的汽车全液晶仪表进行了评价。仪表的设计不仅要考虑认读效率的高低,也要考虑人们对于仪表的喜欢程度以及对仪表界面风格的主观感受,如高级感、运动感、商务感等。

关键词：语义差分眼动信息汽车仪表界面设计评价

基于眼动信息的上肢康复机器人目标定位与轨迹规划研究

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基于眼动信息的上肢康复机器人目标定位与轨迹规划研究

作者：朱攀燕山大学

学位级别：硕士

脊髓损伤和脑卒中作为多发趋势神经系统损伤性疾病的典型代表,已经成为对中国居民健康构成严重威胁的疾病,存活者中有70%～80%存在一定程度的肢体运动障碍,人体上肢活动在日常活动中相比下肢占据更大比重,所以对上肢运动障碍患者的康复... 详细信息

脊髓损伤和脑卒中作为多发趋势神经系统损伤性疾病的典型代表,已经成为对中国居民健康构成严重威胁的疾病,存活者中有70%～80%存在一定程度的肢体运动障碍,人体上肢活动在日常活动中相比下肢占据更大比重,所以对上肢运动障碍患者的康复训练尤为重要。针对上肢运动功能障碍患者术后的主动康复训练,本文提出一种基于眼动信息的上肢康复机器人康复策略方案,主要在眼动信息、目标物体定位、运动学及轨迹规划等方面进行了相关研究。首先,根据眼动康复机理,提出眼动康复策略。针对患者感兴趣的目标物体的提取,本文采用眼动仪提取相应的眼动信息,并对获得的眼动信息进行处理分析,得到眼动轨迹图、热点图,对比确定患者感兴趣的目标物体。其次,对目标物体进行定位与系统坐标统一化。针对目标物体定位,本文采用基于眼动仪的双目三维重建算法,估计目标物体在眼动仪坐标系下的位置,然后用六轴姿态角度传感器对头部姿态进行实时追踪,建立起各模块的转换关系,最后将目标物体坐标转换到上肢康复机器人坐标系下,实现目标物体定位。然后,利用D-H法对机器人进行运动学分析,采用五次B样条方法进行机器人轨迹规划,完成规划后,针对能量-冲击两个优化目标,提出一种基于改进的NSGA-II算法,在其种群初始化时加入了混沌策略中的Circle函数,增大其搜索时的随机性,同时在进化、变异、选择时加入动态拥挤度概念代替原有的固定拥挤度,增大最优解的多样性。最后,在搭建了上肢康复机器人的电气系统的基础上,进行了目标物体确认及定位实验,为目标物体抓取实验提供数据基础,同时对目标物体抓取实验的轨迹进行跟踪,证明该康复机器人轨迹跟踪精确度高,且验证了轨迹规划的正确性。

关键词：上肢康复机器人眼动信息目标定位轨迹规划

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基于单目标眼动信息的视频切换算法研究

基于单目标眼动信息的视频切换算法研究

作者：吕婷婷天津理工大学

学位级别：硕士

随着时代的推进,科技越来越发达,人机交互的方式也在不断地发展进步。我们获取的外界信息中有80%来自于眼睛,利用眼睛实现人机交互是最简单快捷的方法。而且随着短视频APP的出现,越来越多的人花费时间在短视频上,其中有不少手指不灵活... 详细信息

随着时代的推进,科技越来越发达,人机交互的方式也在不断地发展进步。我们获取的外界信息中有80%来自于眼睛,利用眼睛实现人机交互是最简单快捷的方法。而且随着短视频APP的出现,越来越多的人花费时间在短视频上,其中有不少手指不灵活的老年人和残障人士,在切换视频时就有些费力。因此需要进行基于眼动信息的视频切换算法的研究,该类算法可用于判断用户对视频的喜爱程度,从而为用户根据喜好推荐视频,也可用于残障人士进行视频的切换,也可用于视频广告的推广,通过判断用户观看广告的眼动信息来判断用户对商品的关注程度。现阶段实现这些功能的算法都存在一定的限制,例如需要使用眼动仪设备等昂贵的仪器、需要用户提供额外的动作、使用红外光源辅助等。本文实现了一种不需要额外光源只需要价格低廉的摄像头来实现基于眼动信息的视频主动切换算法。本文的研究内容如下:1.本文通过基于Adaboost的人脸检测算法,实现了人脸检测与dlib人脸地标点定位,以获取准确的人脸地标点坐标。采用基于梯度信息和随机圆相结合的方法对瞳孔进行位置坐标提取,在基于随机圆的部分以初定位获取中心作为质心,通过MeanShift算法将随机圆的圆心聚类获得瞳孔的位置坐标,获得了一个鲁棒性和准确度较高的虹膜中心。2.在视频主动切换算法中本论文使用基于眼姿态的粗判断方法,减少了进行精判断的时间,从而实现视频和眼动信息提取部分的时间序列对齐,确保算法的实时性。使用基于POSIT的算法来对头部姿态进行估计,减少头部姿态对视线的影响,得到头部初始位置与当前位置的平移矩阵、旋转矩阵,求出头部的pitch和yaw偏转角度。3.本文提出了一种主动切换算法,使用空间几何对人眼ROI区域和屏幕可见角度进行判断,并通过判断结果来完成视频的操作。实验结果表明,该交互系统可以较好的根据人的视线变化对视频做出相应的操作,实现方便、简洁的人机交互。

关键词：眼动信息视频控制无附加动作控制人机交互人脸检测

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基于眼动信息的轮椅运动控制系统研究

基于眼动信息的轮椅运动控制系统研究

作者：刘刚哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

全世界大约有1.32亿残疾人需要在日常生活中使用轮椅。其中,近100万人患有运动障碍类疾病,丧失用双手控制轮椅的能力。智能化产品不但为人们提供了全新的操作方式而且还提高了产品使用的舒适度。现有的智能轮椅主要是声控智能轮椅和脑... 详细信息

全世界大约有1.32亿残疾人需要在日常生活中使用轮椅。其中,近100万人患有运动障碍类疾病,丧失用双手控制轮椅的能力。智能化产品不但为人们提供了全新的操作方式而且还提高了产品使用的舒适度。现有的智能轮椅主要是声控智能轮椅和脑电智能轮椅,声控智能轮椅无法为丧失说话能力的患者提供服务,脑电智能轮椅需要患者佩戴其它外置设备会增加患者的使用负担。因此,急需为上述人群提供一种眼动控制轮椅,解决出行问题。本文设计一种眼动智能轮椅控制系统,建立人眼凝视数据集,搭建卷积神经网络模型,实现患者通过眼睛对轮椅的运动控制。首先,设计并搭建虚拟采集场景和真实采集场景,采集100名志愿者眼睛凝视不同方向的视频,对视频进行逐帧处理,变成带有标注信息的图片数据,从中筛选得到4200张人脸图像。对这4200张图像进行预处理操作后,仅保留人眼图像及其标签,这4200张凝视不同方向的眼睛图片组成的人眼凝视数据集,命名为多环境注意力凝视数据集。其次,将眼动信息分为凝视不同方向和眨眼两种。搭建用于判定人眼凝视方向的卷积神经网络（Gaze Network,Gaze Net）,并使用眨眼检测算法判断是否发生眨眼动作。将凝视不同方向和眨眼这两种动作状态与控制轮椅的指令相对应,即凝视不同方向对应控制轮椅向左、向前和向右,眨眼对应控制轮椅的启动和停止。所搭建的Gaze Net网络既满足网络的轻量化要求,又满足识别准确率的要求。再次,把人眼凝视方向估计算法程序和眨眼检测算法程序移植到嵌入式设备Nvidia Jetson TX2内,设计一种眼动智能轮椅控制系统,通过摄像头采集眼动信息,输出轮椅控制指令,通过Arduino解析指令,采用3D打印技术制作机械装置,实现对轮椅摇杆方向的控制。基于Py Qt5设计上位机应用软件,实现轮椅运动状态的可视化。最后,搭建轮椅真实测试环境,规划轮椅运动轨迹,通过对志愿者进行培训,在搭建的真实场景中测试眼动轮椅控制系统的性能,验证Gaze Net模型和眨眼检测算法在改造后的轮椅系统上的有效性,并证明该眼动控制系统的实用性。

关键词：智能轮椅眼动信息卷积神经网络眨眼检测嵌入式设备

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基于眼动信息的抑郁症识别研究

基于眼动信息的抑郁症识别研究

作者：赵菊齐鲁工业大学

学位级别：硕士

抑郁症作为一种常见的精神疾病,主要表现为情绪的长时间低落消沉,从初始的沮丧郁闷到最后的痛不欲生,它与只会对人们产生短暂影响的普通情绪波动不同,抑郁症会严重影响患者的日常生活,甚至会导致自杀。近年来,抑郁症患病率在逐年递增,... 详细信息

抑郁症作为一种常见的精神疾病,主要表现为情绪的长时间低落消沉,从初始的沮丧郁闷到最后的痛不欲生,它与只会对人们产生短暂影响的普通情绪波动不同,抑郁症会严重影响患者的日常生活,甚至会导致自杀。近年来,抑郁症患病率在逐年递增,早期发现病症对患者的后续治疗有着极大帮助,但是目前常用的诊断方式存在早期识别困难的问题。眼球运动数据因其易于记录且能直观反映心理过程,已被广泛用于抑郁症检测领域。本文基于眼动特征提出了特征序列卷积注意力(Feature sequence Convolution Attention,Fe CA)和编码器空间注意力(Encoder Spatial Attention,En SA)模型用于分析抑郁症患者的异常,以辅助医生进行诊断。论文的主要工作如下:(1)数据采集及数据集构建。本文分为眼动平滑追踪和正反向眼跳两个实验,两个实验分别有158名被试者和74名被试者,其中抑郁症组和对照组人数相等。所有被试者根据实验要求分别完成眼动平滑追踪实验和正反向眼跳实验,由研究人员利用眼动仪采集数据。实验数据经由眼动仪导出后,通过IDF Converter专用软件解析数据,将得到的原始眼动数据进行特征选择,构建原始眼动特征数据集。(2)基于眼动平滑追踪实验的抑郁症识别研究。本文通过眼动仪记录被试者追踪目标轨迹的眼动数据,基于此眼动序列数据提出Fe CA模型进行抑郁症识别,将自注意力机制引入眼动抑郁症识别领域。通过对眼动时间序列数据进行特征工程,将时间序列预测分类任务转化为基于窗口的预测分类问题,获取特征序列的注意力权重,根据自注意力进行抑郁症识别。(3)基于正反向眼跳实验的抑郁症识别研究。通过设置正反向目标刺激,检测被试者的眼跳反应,并记录被试者的眼动数据。基于此实验,提出了将自注意力与空间注意力结合的模型En SA。通过对眼动数据进行注意力计算获取多头注意力信息,并依此计算空间注意力权重,将两者结合后进行抑郁症识别。最后本文利用堆叠法的思想以正反眼跳模型为基模型,XGBoost为元模型融合成眼跳抑郁识别模型。实验结果表明,在基于眼动平滑追踪的实验中,模型在该数据集上的识别率达到了90.03%。在正反向眼跳实验中,En SA模型表现最好,正向眼跳实验的识别准确率为93.5%,反向眼跳实验的识别准确率也达到了95.5%,其中反向眼跳实验的识别率普遍比正向眼跳高。同时融合后模型对该数据集识别率达到了98.25%。

关键词：抑郁症识别眼动信息眼动识别注意力

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基于眼动信息的意图识别

基于眼动信息的意图识别

作者：聂玉洁山东大学

学位级别：硕士

随着人口老龄化社会的发展,老年人和失能人士的护理需求越来越多。而现阶段专业的护理人员短缺,家庭和社会面临着巨大的护理压力。近年来,服务机器人逐渐应用于家庭生活,辅助老年人完成日常活动,改善老年人的生活质量。机器人能够主动... 详细信息

随着人口老龄化社会的发展,老年人和失能人士的护理需求越来越多。而现阶段专业的护理人员短缺,家庭和社会面临着巨大的护理压力。近年来,服务机器人逐渐应用于家庭生活,辅助老年人完成日常活动,改善老年人的生活质量。机器人能够主动地识别人类的意图,是实现自然高效的人机交互的关键。现有的意图识别方法常使用语音、手势或肢体接触等人机交互方式,但由于老年人和失能人士存在语言、行为或动作表达能力下降的问题,人机交互效率低且意图识别存在困难。眼动是一种高效的人机交互方式,能够减轻老年人的身体和心理负担。因此,本文提出了一种基于眼动信息的老年人日常生活意图识别框架,通过分析眼动特征,检测有意图的眼动,获取有意图注视的物体信息,根据有意图注视的物体,基于概率模型实现意图的识别。本文具体的研究内容如下:首先,本文构建了一个家庭厨房场景中的眼动特征数据集(Eye Movement Features,EMF),使用眼动追踪仪Tobii Eyetracker 5获取用户注视人机交互界面的时间和位置信息,选取注视时长、注视次数、注视间隔和视线移动速度四种眼动特征,基于支持向量机分类器将眼动行为分类为有意图的眼动和无意图的眼动,实现有无意图眼动的检测。本文在收集的眼动特征数据集EMF上进行了对比实验,验证了基于SVM的意图眼动检测模型的有效性。其次,本文基于朴素贝叶斯模型建立了用户注视物体和意图的概率模型,识别家庭厨房场景中的四种意图。构建了包含14个常用厨房物体与四种意图的物体-意图数据集OIntention4,基于朴素贝叶斯模型计算物体与意图之间的关联概率关系,基于用户注视的物体序列,计算其对应每种意图的概率值,将概率最大的意图作为用户意图,并通过实验,验证了基于朴素贝叶斯模型的意图识别方法的准确性。最后,本文提出了基于隐马尔可夫模型的意图识别算法,设置厨房场景下物体的不同功能,构建了包含14个物体与八种动作意图的物体-意图序列数据集SIntention8。针对意图具有随机可变和相互关联性的特点,本文基于隐马尔科夫模型对物体序列和意图序列进行建模,将人们意图注视的物体序列作为观测序列,待识别的意图序列作为状态序列,基于最大似然法估计隐马尔可夫模型参数,利用维特比算法实现意图的识别。在物体-意图序列数据集SIntention8上进行了实验,验证了基于隐马尔科夫模型的意图识别算法的有效性。

关键词：意图识别眼动信息朴素贝叶斯模型隐马尔可夫模型