[发明专利]一种基于矩阵结构的眼动追踪模式识别对比的可视化方法

说明书

本发明公开了一种基于矩阵结构的眼动追踪模式识别对比的可视化方法，包括以下步骤：(1)准备一组数据的热点图A；(2)建立第二组数据的热点图B；(3)创造一个新的矩阵C，其中的每一个点的组合是一种线性代数。虽然矩阵中的点一般不为负数，矩阵C的区间为[‑1,1]。(4)创造一个图像，然后将其中矩阵C中的负值用一种颜色逐步定色，正值用另外一种强烈的对比色来定色。本发明公开了一种新型的可视化方法，通过“热差图”来同时呈现和比较两组数据，能够将这种多层数据可视化的效果更佳直观的表现出来。

技术领域

本发明属于模式识别，具体涉及一种基于矩阵结构的眼动追踪模式识别对比的可视化方法。

背景技术

热点图是呈现定点式分布数据的常用方法。特别是，强度(热点)用每一个数据点标出，强度越大，标点越多，其覆盖面也仿佛辐射到附近区域，如同热辐射一般。强度值由不同的颜色表现。它是一种锁定空间位置数据可视化模式的方法。本质上，强度(“热”)被应用于每个数据点来呈现其比例，强度散射到附近的地区，就类似于它的热消散。强度值的大小有适当的颜色着色梯度表示。

眼动追踪是收集关于眼部信息焦点的信息的方法。它通过使用一个或多个摄像机来跟踪对象的视觉变化，包括一系列可以提供的数据：比如：主体的头部位置，眼睛和瞳孔的位置，并计算基于这些位置的目标视觉信息。使用领域众多，包括认知研究，医学研究，以及越来越多的商业应用。

如图1所示的是现有技术的图像热点图，一个由Kootstra收集的眼动数据热点图。一个被试用5秒钟时间观看一个图，该图片由McGill色彩调试图库提供。这5秒钟被试的视觉运动行为被完全录制。红色点为凝视活动的所有行为时间，凝视点，该凝视数据点覆盖在原图上，形成一个凝视活动的热点图。颜色越热(越红)表明越多的凝视。在研究某一段时间内的数据的时候，该热点图可以增加一个衰变参数来模仿在一段时间内视觉追踪强度的减弱过程。这样某一个热点可以慢慢“冷却”直到最后消失。这一步骤在视频反馈中非常重要。另一方面，热点图无论从画图学还是用户界面设计等专业来说，都是一套很有效的可视化工具。然而它只能一次展现一个被试的数据，从而无从比较不同的视觉运动。这是因为同时展现多人数据会产生混乱，从而无从达到视觉化的作用。并且如果想要对比两个或者两个以上的视觉数据，目前为止却不存在可视化的方法。

眼动技术已经逐步从实验室走向各种运用。简单的说，这一技术通过对人体眼部活动的数据化追踪，可以进行各种推断科研，控制类应用(眼控)等应用。然而，眼动的行为相当复杂，数据庞大散乱，相对的数据处理应用软件少之又少。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于矩阵结构的眼动追踪模式识别对比的可视化方法，通过“热差图”来同时呈现和比较两组数据。

技术方案：一种基于矩阵结构的眼动追踪模式识别对比的可视化方法，包括以下步骤：

(1)提取一幅图像的第一组数据A，所述的第一组数据A是以图像的任意一像素点为视觉中心提取的强度值矩阵，该强度值矩阵得到的热点图尺寸相同与原图像相同；

(2)提取图像的第二组数据B，所述的第二组数据B以非步骤(1)选取的像素点为视觉中心提取的强度值矩阵，第二组数据B的强度值矩阵得到的热点图尺寸与步骤(1)得到热点图尺寸相同；

(3)将上述步骤(1)和步骤(2)通过以下计算方程得出一个新的矩阵C，所述的计算方程为：

其中，A_ij、B_ij是矩阵A、B中在i、j点上的元素，max_A、max_B是矩阵A、B中的最大值，矩阵C的区间为[-1,1]，即:

(4)通过对步骤(3)得到的矩阵进行赋值得到一个视觉图像，所述视觉图像将其中矩阵C中的负值用一种颜色逐步定色，正值用另外一种强烈的对比色来定色。