[发明专利]一种基于眼动轨迹数据两步聚类的图像感兴趣区域提取方法和系统

摘要

本发明提供一种基于眼动数据两步聚类的图像感兴趣区域提取方法，包括预聚类阶段和聚类阶段；其中预聚类阶段旨在剔除眼动数据中的噪声点，输入测试图片上的多人眼动轨迹点数据，将每两人的轨迹点数据合并进行聚类，以点层面和类层面的识别标准对噪声点剔除，保留属于有效注视过程的眼动轨迹点。聚类阶段旨在从有效眼动轨迹点中提取感兴趣区域，以所有属于有效注视过程的眼动轨迹点作为输入，首先对点进行聚类，其中每一类代表一个感兴趣区域，中心代表感兴趣区域位置，类内点数则代表区域吸引注意力的多少。本发明通过两步聚类对多人轨迹点进行分析，所得感兴趣区域提取结果更加符合人类视觉注意模式，具有更好的稳定性和抗噪声干扰能力。

主权项

1.一种基于眼动数据两步聚类的感兴趣区域提取方法，其特征在于：包括预聚类阶段和聚类阶段；所述预聚类阶段进行眼动数据噪声点的剔除，包含以下步骤：步骤1.1，读入测试图片上多个观察者产生的眼动轨迹点数据，假设有N个观察者浏览了该测试图片，则产生N组眼动轨迹点记录；步骤1.2，将每两个观察者的眼动轨迹点数据合并进行聚类，将其分为若干类；步骤1.3，基于上述聚类结果中的每个类进行噪声检测，并设定点层面及类层面噪声检测准则；步骤1.4，对图像上每两个观察者合并后的眼动轨迹点重复以上步骤1.2‑1.3，得到剔除噪声后的预聚类结果，即属于有效注视过程的眼动轨迹点；所述聚类阶段进行感兴趣区域的提取，包含以下步骤：步骤2.1，合并所有经过噪声剔除的属于有效注视过程的眼动轨迹点为一个点集，步骤2.2，对合并后的点集进行聚类，经过聚类得到的眼动轨迹点类即可代表图像感兴趣区域，以聚类后每类的中心点代表感兴趣区域位置，类中点的数量代表感兴趣区域所吸引注意力的多少。