[发明专利]基于匹配特征的三维注视点估计及三维眼动模型建立方法

权利要求书

1.一种基于匹配特征的三维注视点估计及三维眼动模型建立方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

步骤1、播放三维立体视频，在观察者观看立体视频的同时收到视频刺激产生眼动，采集眼动数据；

步骤2、在所收集的观察者观看三维立体视频过程中利用霍夫变换算法来实现对应红外补光灯的虹膜反射点定位；

步骤3、进行(m,n,p,q)四个虹膜反射点的最小外接圆圆心o₁的位置估计；

步骤4、利用GAZEML深度学习算法进行眼睛区域特征点定位，所述特征点至少包括上下眼睑、虹膜、瞳孔和眼球中心区域；具体包括以下处理：

利用瞳孔中心特征点o相较于眼睛部区域特征点至少包括上、下眼睑，眼球中心的相对位置，进行眼睛区域特征点定位及特征提取；

步骤5、构建眼动数据特征集O₁，该特征集由9个坐标向量v_o→a，v_o→b，...，v_o→g,v_o→h，以及瞳孔中心特征点o的坐标值组成；

步骤6、基于眼动数据特征集O₁，采用高斯回归算法GPR完成左、右眼注视向量(v_xl,v_yl)与(v_xr,v_yr)的回归估计；

步骤7、利用空间平面与直线交点的几何知识，求解左、右眼注视向量(v_xl,v_yl)、(v_xr,v_yr)与左、右刺激平面P_L、P_R的各自交叉点(x_l,y_l),(x_r,y_r)，即为左右眼注视点坐标；

步骤8、以左、右两屏幕注视点的位置(x_l,y_l),(x_r,y_r)为输入，采用人工网络参数化的自组织映射PSOM，求解出三维注视点的位置(X,Y)；

步骤9、基于眼动特征与立体视频特征构建匹配特征集O₂，以用于注视深度的回归估计；此匹配特征集O₂至少包括左右眼注视向量(v_xl,v_yl)与(v_xr,v_yr)、Δx＝x_l-x_r左右眼瞳孔半径R_l和R_r、左右眼瞳孔中心坐标C_l和C_r、左右眼瞳距a在内的眼部的视线特征以及三维立体刺激视频刺激左右视图的视差值v_dis；

步骤10、基于匹配数据集O₂，采用高斯回归算法GPR完成注视深度Z的回归估计；

步骤11、通过组合X,Y及相应的注视深度Z来获得观察者三维注视点的坐标X,Y,Z，构建三维眼动感知模型。