【摘 要】
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眼动信息是识别观看视频、浏览网页等以视觉任务为主的行为的关键信息.针对传统的可穿戴传感器普遍具有侵入性,而现有基于视觉的眼动仪存在价格昂贵、校准过程复杂等问题,本
【机 构】
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南开大学现代光学研究所; 天津工业大学电子与信息工程学院;
【基金项目】
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教育部博士点基金(批准号:20090031110033);国家自然科学基金(批准号:61171027)资助的课题~~
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眼动信息是识别观看视频、浏览网页等以视觉任务为主的行为的关键信息.针对传统的可穿戴传感器普遍具有侵入性,而现有基于视觉的眼动仪存在价格昂贵、校准过程复杂等问题,本文尝试使用单一的标准网络摄像头获取眼动信息用于行为识别,并评估了该方法的可行性.提出一种针对低质量视频图像的虹膜跟踪算法以获取眼动信号,然后分别从水平和垂直方向的眼动信号中提取出五种新的眼动特征,并从中选择出最优特征子集,最后采用支持向量机分类器评价了本文方法的可行性.针对不同应用背景设计了三组验证实验:留一交叉验证、k折交叉验证及单独校准测试,三组实验中,对不同参与者三种行为的平均识别正确率分别为68.4%,79.3%及84.1%,证明了基于视频图像的眼动分析用于行为识别是一种很有希望的传感形式,并有望用于更为复杂的传感任务.
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