一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法與流程

技術(shù)特征：

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，啟動(dòng)眼控跟蹤模式；

S2，通過(guò)攝像頭獲取被跟蹤人員的瞳孔、眼臉形狀特征和頭部姿勢(shì)，獲得聯(lián)合特征數(shù)據(jù)；

S3，對(duì)步驟S2所獲得的聯(lián)合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)多特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得到具有強(qiáng)識(shí)別性能的分類器；

S4，通過(guò)處理單元接收分析信息，并依據(jù)該分析信息產(chǎn)生眼動(dòng)指針。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括如下步驟：通過(guò)語(yǔ)音指令或觸控指令啟動(dòng)，對(duì)APP發(fā)出啟動(dòng)指令，電子設(shè)備在得到指令后自動(dòng)打開(kāi)眼控跟蹤模塊，啟動(dòng)眼控跟蹤模式。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括如下步驟：

S21，對(duì)攝像機(jī)獲得的當(dāng)前圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換處理，由三通道RGB彩色空間轉(zhuǎn)換到單通道灰度空間，并進(jìn)行直方圖均衡化處理；

S22，使用雙邊濾波在保證圖像中障礙物邊緣清晰的前提下去除圖像中的噪聲，濾波計(jì)算表達(dá)式為：

$h\left(x\right)=k_d^{-1}\left(x\right){\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{\mathrm{\∞}}f\left(\mathrm{\ξ}\right)c(\mathrm{\ξ},x)d\mathrm{\ξ},$

其中，f為原輸入圖像，h為去噪后的輸出圖像，c(ξ,x)為度量了領(lǐng)域中心點(diǎn)x和領(lǐng)近點(diǎn)ξ的幾何臨近度，k_d為歸一化參數(shù)；

S23，采用圖像特征提取方法，獲得圖像的像素級(jí)特征序列，對(duì)算法生成的有序?qū)ο罅斜磉M(jìn)行分析，去除其中不屬于聚類群的孤立點(diǎn)和奇異點(diǎn)。

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括以下步驟：

S31，利用深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)步驟S23中獲得的特征進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，并對(duì)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行測(cè)試；

S32，采用步驟S31獲得具有強(qiáng)分辨能力的分類器，并將獲得的分類器集成到的眼控跟蹤系統(tǒng)中。

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的眼控跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括以下步驟：

S41，采用步驟S32所獲得的強(qiáng)分類器，實(shí)時(shí)檢測(cè)瞳孔位置信息，對(duì)位置進(jìn)行記錄，構(gòu)成一階馬爾科夫過(guò)程，并采用隨機(jī)狀態(tài)估計(jì)方法對(duì)瞳孔在下一時(shí)刻的可能位置進(jìn)行預(yù)測(cè)；

S42，采用Kalman濾波方法對(duì)步驟S41獲得的位置進(jìn)行跟蹤，進(jìn)而提供本發(fā)明所述眼控跟蹤方法的實(shí)時(shí)性；

S43，采用步驟S42所獲得的瞳孔跟蹤信息，提取其中的瞳孔運(yùn)動(dòng)速度和方向信息構(gòu)成眼動(dòng)指針。