[发明专利]一种视线估计方法及装置

说明书

本发明提供了一种视线估计方法及装置，其中，该方法包括：按照第一频率获取用户的人眼图像，确定人眼图像对应的注视信息；按照第二频率获取用户的眼球电容向量；根据眼球电容向量和注视信息，构建视线估计模型；通过视线估计模型对用户进行实时视线估计。本发明基于图像处理方式提供的注视信息，结合用户眼球转动产生的眼球电容向量，构建视线估计模型。在视线估计模型构建完成后，停止采用图像处理方式进行视线估计，而是采用视线估计模型进行实时的视线估计。实现从图像处理方式过渡到采用视线估计模型进行估计，大大提高视线估计速度，降低延时及资源占用率，提高眼动跟踪效率及准确性。

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，具体而言，涉及一种视线估计方法及装置。

背景技术

视线是眼睛注视的方向，代表一个人关注的焦点。视线追踪是目前比较活跃的研究课题之一，在人机交互及人类认知科学等领域存在着很大的应用潜力。视线追踪的基础是对人眼视线的方向进行估计。

相关技术中，通常采用P-CR方法确定眼球的注视信息，P-CR方法分为基于回归的P-CR方法和基于3D的P-CR方法两种，这两种方法在具体实现时，均需要利用多个光源在用户眼球中形成多个光斑，并获取用户的人眼图像，通过对人眼图像进行图像处理，在人眼图像上检测到所有光源对应的光斑，进而根据光源与光斑的对应关系确定眼球的注视信息。

但相关技术中对人眼图像进行图像处理，图像处理速度很慢，资源占用率高，视线估计的延时长。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种视线估计方法及装置，以解决相关技术存在的以下问题：相关技术采用图像处理方式进行视线估计，图像处理速度很慢，资源占用率高，视线估计的延时长。

第一方面，本发明实施例提供了一种视线估计方法，所述方法包括：

按照第一频率获取用户的人眼图像，确定所述人眼图像对应的注视信息；

按照第二频率获取所述用户的眼球电容向量；

根据所述眼球电容向量和所述注视信息，构建视线估计模型；

通过所述视线估计模型对所述用户进行实时视线估计。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式，其中，所述根据所述眼球电容向量和所述注视信息，构建视线估计模型，包括：

根据多组满足获取时刻条件的所述眼球电容向量及所述注视信息，用函数拟合的方式获得眼球电容向量和注视信息之间的映射关系，从而得到视线估计模型；或者，

根据多组满足获取时刻条件的所述眼球电容向量及所述注视信息，进行神经网络训练得到视线估计模型；或者，

将多组满足获取时刻条件的所述眼球电容向量及所述注视信息存储在眼球电容向量与注视信息的对应关系中，将所述对应关系确定为视线估计模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式，其中，所述通过所述视线估计模型对所述用户进行实时视线估计，包括：

获取所述用户当前的眼球电容向量；

根据所述当前的眼球电容向量，通过所述视线估计模型计算所述用户当前的注视信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式，其中，所述按照第二频率获取所述用户的眼球电容向量，包括：

当检测到当前时间与上次获取时间之间的时间差达到所述第二频率对应的时间间隔时，读取传感器矩阵包括的多个电容传感器采集的电容值；

按照所述多个电容传感器在所述传感器矩阵中的排列顺序，将读取到的多个所述电容值组成眼球电容向量。