[发明专利]眼球位置追踪方法、装置、终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种眼球位置追踪方法，其特征在于，包括：

对当前时刻待测人员的人脸图像进行处理，确定所述人脸图像中的人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息，其中，所述视觉基准点为初始时刻对应的人脸图像中头部相对于图像采集设备的初始位置；

将所述人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息输入至预设的眼球追踪模型，确定眼球相对于视觉基准点的位置。

2.根据权利要求1所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述对当前时刻待测人员的人脸图像进行处理，确定所述人脸图像中的人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息，具体包括：

对当前时刻待测人员的人脸图像进行特征区域划分，以确定与人眼区域对应的人眼图像；

基于预定的头相对于视觉基准点的标准坐标，确定所述人脸图像中头部相对于视觉基准点转动的偏移坐标，以作为头部相对于视觉基准点的转动信息。

3.根据权利要求1所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述将所述人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息输入至预设的眼球追踪模型，确定眼球相对于视觉基准点的位置，具体包括：

提取所述人眼图像的眼部特征；

依据所述眼部特征和所述头部相对于视觉基准点的转动信息，确定眼球相对于视觉基准点的位置。

4.根据权利要求1所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

将预先标记的人眼图像、头部相对于视觉基准点的转动信息及眼球相对于视觉基准点的位置作为训练样本输入至卷积神经网络模型；

对所述卷积神经网络模型进行训练，直至收敛，得到眼球追踪模型。

5.根据权利要求4所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述对所述卷积神经网络模型进行训练，直至收敛，得到眼球追踪模型，具体包括：

提取所述人眼图像中的眼部特征；

依据所述眼部特征和对应的头部相对于视觉基准点的转动信息，确定所述训练样本属于各眼球相对于注视基准点的位置的概率值；

将最高概率值对应的眼球相对于注视基准点的位置作为输出结果；

通过卷积神经网络模型中的损失函数对所述输出结果与所述训练样本预先标定的期望分类结果进行比较，若所述损失函数小于阈值，则所述训练样本的训练结束，得到眼球追踪模型；否则，将所述训练样本重新输入到卷积神经网络模型中进行训练，在重新训练之前通过反向算法，对卷积神经网络模型的各个权重进行调节。

6.根据权利要求1所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述方法还包括：

依据预定识别时间区间内的所述眼球相对于视觉基准点的位置，确定眼球位置变化数据；

依据所述眼球位置变化数据，确定所述待测人员的心理状态信息。

7.根据权利要求6所述的眼球位置追踪方法，其特征在于，所述位置变化数据，包括眼珠转动频率和/或眼睛转动方向；

所述依据所述眼球位置变化数据，确定所述待测人员的心理状态信息，包括以下至少一项：

当所述眼珠转动频率大于预设阈值，和/或所述眼睛转动方向满足预设条件，确定所述待测人员的心理状态信息为说谎状态信息，否则，确定所述待测人员的心理状态信息为正常状态信息。

8.一种眼球位置追踪装置，其特征在于，包括：

人脸图像处理模块，用于对当前时刻待测人员的人脸图像进行处理，确定所述人脸图像中的人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息，其中，所述视觉基准点为初始时刻对应的人脸图像中头部相对于图像采集设备的初始位置；

眼球位置确定模块，用于将所述人眼图像及头部相对于视觉基准点的转动信息输入至预设的眼球追踪模型，确定眼球相对于视觉基准点的位置。

9.一种眼球位置追踪终端设备，其特征在于，包括：

处理器、存储器和总线；

所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；

所述存储器，用于存储操作指令；

所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行上述权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。