梁夢穎，呂 釗,2*

(1.安徽大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥 230601;2.安徽大學(xué) 物質(zhì)科學(xué)與信息技術(shù)研究院，安徽 合肥 230601)

近年來，電子科學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、工程與自動(dòng)化等領(lǐng)域的快速發(fā)展促進(jìn)了人機(jī)交互(human-computer interaction,簡稱HCI)技術(shù)的迅猛提升，這些技術(shù)主要包括虹膜識別、手勢識別、人眼檢測、眼動(dòng)跟蹤等.對于眼動(dòng)跟蹤技術(shù)，國內(nèi)外很多高校、研究機(jī)構(gòu)均有相關(guān)研究.目前，這些研究取得的進(jìn)展推動(dòng)了眼動(dòng)跟蹤技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)在個(gè)性化廣告推薦、網(wǎng)頁布局規(guī)劃、醫(yī)療領(lǐng)域、VR(virtual reality)及游戲領(lǐng)域等得到廣泛應(yīng)用.

注視點(diǎn)軌跡描述方法是人機(jī)交互技術(shù)的分支，該技術(shù)通過攝像頭采集受試者的眼動(dòng)視頻數(shù)據(jù)，對視頻的每一幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，并通過瞳孔定位求出瞳孔中心坐標(biāo)，結(jié)合注視點(diǎn)標(biāo)定建立瞳孔中心與屏幕注視點(diǎn)的映射關(guān)系，根據(jù)映射關(guān)系實(shí)時(shí)地反算出看屏幕的注視點(diǎn).傳統(tǒng)的注視點(diǎn)軌跡描述方法主要分為侵入式與非侵入式兩種.

瞳孔中心與注視點(diǎn)映射關(guān)系的建立是注視點(diǎn)軌跡描述方法的重要環(huán)節(jié).常用的建立映射關(guān)系的方法分為線性映射與非線性映射兩類.非線性映射可將問題映射到維度更高的特征空間，并保證問題的原有依賴關(guān)系近似不變，使其在新的特征空間上線性可分，便于問題的解決.論文所提的非線性映射是指非線性單應(yīng)性映射.線性映射是指通過函數(shù)從一個(gè)向量空間映射到另一個(gè)向量空間(即線性變換)且兼容向量相加及標(biāo)量相乘的運(yùn)算操作.論文選用誤差最小的二階多項(xiàng)式映射方法來建立映射關(guān)系.

傳統(tǒng)注視點(diǎn)軌跡描述方法存在固有缺陷，例如侵入式方法會傷害人眼，非侵入式方法又需要較為昂貴的實(shí)驗(yàn)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)等.為了克服這些缺點(diǎn)和提高二階映射精度，論文提出了一種基于視頻分析的注視點(diǎn)軌跡描述方法，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了基于眼動(dòng)視頻的注視點(diǎn)軌跡描述系統(tǒng)，將其應(yīng)用到網(wǎng)頁布局規(guī)劃中，取得了良好的效果.

1 方法介紹

注視點(diǎn)軌跡描述方法主要分為瞳孔定位、注視點(diǎn)標(biāo)定和注視點(diǎn)輸出3個(gè)模塊.首先通過紅外視頻手段采集受試者的眼動(dòng)信息，進(jìn)行濾波去噪等圖像預(yù)處理操作，瞳孔定位模塊主要通過行列定位法進(jìn)行瞳孔粗定位;然后采用閾值質(zhì)心法進(jìn)行瞳孔精定位，用以獲得瞳孔中心在視頻圖像中的像素坐標(biāo).注視點(diǎn)標(biāo)定模塊用于獲得標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)和瞳孔中心坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系，注視點(diǎn)輸出模塊主要通過注視點(diǎn)標(biāo)定模塊求得的映射關(guān)系來實(shí)現(xiàn)注視點(diǎn)軌跡描述的功能.算法流程如圖1所示.

圖1 基于視頻分析的注視點(diǎn)軌跡描述算法流程圖

1.1 圖像預(yù)處理

在采集視頻的過程中會不可避免地引入噪聲，例如紅外攝像機(jī)中放大和處理電路所引起的電子噪聲，以及光線變化所引起的光電子噪聲等，這些噪聲信號都會對圖像產(chǎn)生干擾，濾波能夠去除圖像數(shù)據(jù)中的干擾信號，是圖像預(yù)處理的關(guān)鍵步驟.瞳孔是一個(gè)眼睛圖像中最暗的部分，為了求出瞳孔的大致輪廓，首先將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，黑色部分即為瞳孔.為了使瞳孔的二值圖像更加結(jié)構(gòu)化，使瞳孔的邊緣曲線更加平滑，以便得到連通域的規(guī)則形狀圖形，論文采用形態(tài)學(xué)濾波對圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹處理，選擇strel函數(shù)中的disk參數(shù)來構(gòu)造元素，通過多次實(shí)驗(yàn)分析，最終確定最優(yōu)形態(tài)學(xué)開啟操作的閾值為4，形態(tài)學(xué)閉合操作的閾值為2.結(jié)果表明：形態(tài)學(xué)濾波能夠有效濾除不必要的圖像噪聲，同時(shí)能夠保留大部分的圖像信息，得到一個(gè)較為連通的瞳孔區(qū)域.瞳孔圖像濾波前后效果如圖2所示.

圖2 瞳孔預(yù)處理對比圖

1.2 瞳孔定位

瞳孔是動(dòng)物或人眼睛內(nèi)虹膜中心的小圓孔，為光線進(jìn)入眼睛的通道.為了提高瞳孔定位的精度，論文提出了先進(jìn)行瞳孔粗定位再進(jìn)行瞳孔精定位的瞳孔定位方法.首先要粗略求出瞳孔中心點(diǎn)的位置和瞳孔半徑，進(jìn)行瞳孔粗定位，為下一步精確計(jì)算瞳孔中心坐標(biāo)提供瞳孔大致輪廓.在粗定位瞳孔的基礎(chǔ)上，檢測瞳孔邊緣，然后擬合瞳孔輪廓，最終確定瞳孔中心的精確位置.

在進(jìn)行圖像預(yù)處理時(shí)，將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，此時(shí)可求得瞳孔的大致輪廓，在此基礎(chǔ)上可對瞳孔進(jìn)行粗定位.采用行列定位法對瞳孔進(jìn)行粗定位，數(shù)字圖像數(shù)據(jù)可以用矩陣來表示，所以用二維矩陣來表示瞳孔的二值圖像，矩陣由

M

行、

N

列組成，二值圖像矩陣的值只有0和1，根據(jù)行列法求出矩陣的中心，即瞳孔粗定位中心.把矩陣中心作為該區(qū)域外接圓的圓心，也是瞳孔粗定位中心，其坐標(biāo)記為(

X

,

Y

)，與此同時(shí)，把外接圓的半徑

r

作為瞳孔粗定位時(shí)的半徑.行列法示意圖如圖3(a)所示，瞳孔粗定位結(jié)果圖如圖3(b)所示，圖中白色圓形區(qū)域?yàn)榇侄ㄎ坏耐讌^(qū)域，其圓心在圖中顯示為白色加號，該符號即是粗定位的瞳孔中心.通過瞳孔粗定位可求出一個(gè)近似圓形瞳孔區(qū)域，在此區(qū)域的基礎(chǔ)上采用瞳孔精定位方法求得瞳孔中心位置.常用的求灰度圖像質(zhì)心的算法有：普通質(zhì)心法、強(qiáng)加權(quán)質(zhì)心法和閾值質(zhì)心法.其中普通質(zhì)心法適用于無背景噪聲、背景噪聲一致或信噪比較高的情況，論文中的瞳孔灰度圖像噪聲多且雜，顯然不滿足這一條件.強(qiáng)加權(quán)質(zhì)心法雖然精度高于普通質(zhì)心法，但受光斑的影響較大.因此論文選用誤差最小、精度最高的閾值質(zhì)心法來對瞳孔進(jìn)行精定位.在已經(jīng)得到的瞳孔粗定位區(qū)域的基礎(chǔ)上，對該區(qū)域采用閾值質(zhì)心法來確定瞳孔中心的精確位置.圖像的質(zhì)心，也稱為圖像的重心，圖像中每一點(diǎn)的像素值可以理解成此點(diǎn)處的質(zhì)量.由于圖像是二維的，設(shè)

i

代表圖像左右方向，

j

代表圖像上下方向，在

i

方向和

j

方向上分別獨(dú)立地找出質(zhì)心.

m

是

i

方向的左右兩邊像素和，

n

是

j

方向的上下兩邊像素和.像素點(diǎn)(

i

,

j

)處的灰度值為

g

(

i

,

j

)，

X

為瞳孔中心橫坐標(biāo)，

Y

為瞳孔中心縱坐標(biāo).則用閾值質(zhì)心法求圖像質(zhì)心位置坐標(biāo)表達(dá)式為

(1)

通過質(zhì)心法可求出瞳孔中心精確位置如圖3(c)所示，其中所顯示的圓點(diǎn)即為瞳孔精定位后的中心位置.

圖3 瞳孔定位圖

1.3 注視點(diǎn)標(biāo)定

注視點(diǎn)標(biāo)定最關(guān)鍵的一步在于映射關(guān)系的求解，這里的映射關(guān)系是指當(dāng)人在觀看電腦屏幕時(shí)，人眼的瞳孔中心位置和所觀看的屏幕注視點(diǎn)坐標(biāo)之間存在的映射關(guān)系，根據(jù)注視點(diǎn)標(biāo)定可以求出這種映射關(guān)系，再將瞳孔中心坐標(biāo)代入該映射關(guān)系計(jì)算人的注視點(diǎn)坐標(biāo).人的注視點(diǎn)是瞳孔中心和眼球中心的延長線與注視平面相交的那一點(diǎn)，眼球中心的穩(wěn)定性與人的頭部保持一致，頭部相對靜止時(shí)，眼球中心也不會變，這時(shí)唯一有變化的就是瞳孔中心，所以瞳孔中心與注視點(diǎn)坐標(biāo)之間存在著相互對應(yīng)的關(guān)系.為了求出這種映射關(guān)系，需要受試者注視幾個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，獲取注視標(biāo)定點(diǎn)時(shí)的瞳孔中心坐標(biāo).通過標(biāo)定點(diǎn)求得瞳孔中心與注視點(diǎn)坐標(biāo)之間的映射關(guān)系，這個(gè)過程就是注視點(diǎn)的標(biāo)定.

論文所使用的標(biāo)定方法是基于二階多項(xiàng)式映射的方法.設(shè)計(jì)一個(gè)3×3分布的場景網(wǎng)點(diǎn)，這9個(gè)網(wǎng)點(diǎn)順序呈現(xiàn)，其中每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)在電腦屏幕上的位置都是確定的，用(

X

,

Y

)表示網(wǎng)點(diǎn)坐標(biāo)，對應(yīng)眼圖中的瞳孔中心位置記為(

X

,

Y

)，兩者之間存在一個(gè)映射關(guān)系(

X

,

Y

)→(

X

,

Y

)，其中

i

=1～

n

.文獻(xiàn)[9]評估了一些常用的映射方法，映射結(jié)果中誤差最小的是使用二次多項(xiàng)式的映射方法時(shí)得到的，考慮到映射的精度，所以采用二階多項(xiàng)式的方法求解映射關(guān)系.

可以認(rèn)為瞳孔中心坐標(biāo)和注視點(diǎn)坐標(biāo)之間滿足的二階多項(xiàng)式映射關(guān)系如下

(2)

用(

X

,

Y

)表示注視點(diǎn)坐標(biāo)，(

X

,

Y

)表示相應(yīng)時(shí)刻瞳孔中心在瞳孔圖像上的坐標(biāo)，其中

i

=1～

n

.在標(biāo)定時(shí)，受試者需要保持頭部靜止，然后按照標(biāo)定點(diǎn)出現(xiàn)的順序依次觀看這9個(gè)點(diǎn)，系統(tǒng)會通過算法計(jì)算并實(shí)時(shí)記錄瞳孔圖像中的瞳孔中心坐標(biāo)和對應(yīng)時(shí)刻所觀看的屏幕注視點(diǎn)坐標(biāo)，作為映射關(guān)系的已知條件來求解參數(shù)矩陣，.令參數(shù)矩陣=[

a

,

a

,

a

,

a

,

a

,

a

]，=[

b

,

b

,

b

,

b

,

b

,

b

]，給定

n

個(gè)樣本對，用(

X

,

Y

)，(

X

,

Y

)分別表示第

i

個(gè)樣本點(diǎn)所對應(yīng)的注視點(diǎn)坐標(biāo)和瞳孔中心坐標(biāo)，通過最小二乘法求解出的矩陣，即所要求的映射函數(shù)的參數(shù)矩陣，注視點(diǎn)標(biāo)定完成.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計(jì)

所有實(shí)驗(yàn)均在Windows 7、Intel Core ML(TM)i5-7500 CPU@3.40 GHz、16 GB運(yùn)行內(nèi)存、64位操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)環(huán)境下進(jìn)行，分析數(shù)據(jù)所用的軟件是MATLAB R2015b，實(shí)驗(yàn)中使用的攝像頭是微軟(Microsoft)LifeCam Studio 紅外攝像頭，分辨率為1 920×1 080，視頻幀率為30 fps.

在標(biāo)定的電腦屏幕上人工標(biāo)定9個(gè)點(diǎn)，設(shè)定這9個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，使之呈3×3網(wǎng)格狀分布.這9個(gè)點(diǎn)順序呈現(xiàn)，每個(gè)點(diǎn)呈現(xiàn)時(shí)間為6 s，注視9個(gè)點(diǎn)的時(shí)間為54 s，加上前期的準(zhǔn)備工作，一個(gè)標(biāo)定流程共60 s.選取8位健康的受試者(S1～S8)，其中4男4女，間隔進(jìn)行實(shí)驗(yàn).受試者需要在實(shí)驗(yàn)過程中盡量保持頭部與標(biāo)定屏幕之間的相對靜止，并與電腦屏幕相距60 cm左右，要求受試者認(rèn)真注視呈現(xiàn)的網(wǎng)點(diǎn)，紅外攝像頭連續(xù)記錄眼動(dòng)視頻，通過點(diǎn)擊系統(tǒng)的標(biāo)定視頻按鈕進(jìn)行錄制并保存.在受試者看完標(biāo)定點(diǎn)后，緊接著給出一張廣告類圖片讓受試者自由觀察，注視符合個(gè)人偏好的廣告內(nèi)容，同時(shí)記錄受試者的眼動(dòng)觀測視頻，通過點(diǎn)擊系統(tǒng)的映射視頻按鈕進(jìn)行錄制并保存.視頻采集實(shí)驗(yàn)范式如圖4所示，標(biāo)定視頻按鈕與映射視頻按鈕均是系統(tǒng)界面上的控件.

圖4 視頻采集實(shí)驗(yàn)范式

2.2 眼動(dòng)跟蹤算法性能分析

為了評估眼動(dòng)跟蹤算法的性能以及驗(yàn)證標(biāo)定點(diǎn)的定位精度，將通過實(shí)驗(yàn)對注視點(diǎn)標(biāo)定方法進(jìn)行測試.首先讓受試者注視屏幕上的9個(gè)標(biāo)定點(diǎn)，獲取受試者的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，9個(gè)標(biāo)定點(diǎn)的位置如標(biāo)定視頻采集實(shí)驗(yàn)范式所示，將受試者注視9個(gè)標(biāo)定點(diǎn)時(shí)的瞳孔中心坐標(biāo)(

X

,

Y

)保存.此時(shí)9個(gè)標(biāo)定點(diǎn)位置坐標(biāo)(

X

,

Y

)已知，將瞳孔中心坐標(biāo)與標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)作為已知參數(shù)代入公式(2)，可求出待定系數(shù)矩陣,.此時(shí)再將9個(gè)標(biāo)定點(diǎn)作為測試時(shí)觀察的注視點(diǎn)，重新獲取受試者的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，將所求得的受試者9個(gè)瞳孔中心坐標(biāo)代入已知參數(shù)矩陣,的公式(2)，可以求出對應(yīng)的標(biāo)定點(diǎn)映射位置坐標(biāo).

通過眼動(dòng)視頻可以求出注視點(diǎn)位置，將注視點(diǎn)位置作為已知的條件代入映射關(guān)系，這時(shí)可得出所對應(yīng)的屏幕注視點(diǎn)的位置.根據(jù)已知映射關(guān)系，將標(biāo)定點(diǎn)與所有注視點(diǎn)坐標(biāo)在圖像的坐標(biāo)系中描繪出來，即為標(biāo)定點(diǎn)映射位置圖像，選取其中一位受試者的標(biāo)定點(diǎn)映射位置圖像進(jìn)行展示，如圖5所示.圖5中，紅色的“+”表示由映射關(guān)系反向求得的標(biāo)定點(diǎn)的位置，藍(lán)色的“.”表示根據(jù)映射關(guān)系求得的注視點(diǎn)的位置.從圖中可以看出，9個(gè)紅色的“+”都近似在藍(lán)色注視點(diǎn)“.”的中心位置，且9個(gè)紅色“+”的位置呈3×3網(wǎng)格狀分布.生成位置圖像的同時(shí)，將所有瞳孔中心坐標(biāo)與所對應(yīng)的注視點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)都寫入Excel表格中保存下來.

圖5 標(biāo)定點(diǎn)映射位置圖像

可以對比標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)與標(biāo)定點(diǎn)映射位置坐標(biāo)，進(jìn)行誤差分析，兩者差值越小，說明誤差越小，映射精度越高.8位受試者4次實(shí)驗(yàn)的個(gè)人平均誤差如表1所示.

表1 標(biāo)定方法誤差分析

為了更加直觀地對比這組數(shù)據(jù)，將8位受試者4次實(shí)驗(yàn)的個(gè)人平均誤差弧度與二階多項(xiàng)式映射的誤差弧度繪制在同一個(gè)折線圖中，紅色折線代表傳統(tǒng)二階多項(xiàng)式映射的平均誤差，8個(gè)藍(lán)色“.”代表8位受試者4次實(shí)驗(yàn)的個(gè)人平均誤差，如圖6所示.

圖6 平均誤差分析圖

由表1和圖6可以看出，8位受試者除了受試者S5外，4次標(biāo)定的平均誤差均小于二階映射的平均誤差0.57 rad.由于個(gè)體差異性以及外界環(huán)境的影響，導(dǎo)致8位受試者的實(shí)驗(yàn)效果各不相同.對比8位受試者的標(biāo)定效果，除了S5外，其余7位效果都較為理想，其中S8效果最好，誤差最小.4次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果也最為穩(wěn)定，S5的誤差最大，且其4次實(shí)驗(yàn)的平均誤差超過了二階映射的平均誤差0.2 rad，相較其余受試者效果最差.經(jīng)對比S5與其余受試者的實(shí)驗(yàn)過程，發(fā)現(xiàn)可能是因?yàn)镾5在采集視頻數(shù)據(jù)的過程中頭部有明顯的移動(dòng)，導(dǎo)致S5在所有受試者中標(biāo)定效果最差.為了驗(yàn)證這一猜想，固定S5的頭部，按照同樣的實(shí)驗(yàn)范式，再次采集S5的視頻數(shù)據(jù)，對誤差結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)標(biāo)定效果較頭部移動(dòng)時(shí)要明顯改善.此外，對效果最好的受試者S8進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)她的瞳孔顏色較之其他受試者更加黑，且瞳孔形狀更近似于一個(gè)規(guī)則的圓形，這使得在瞳孔定位階段的瞳孔中心定位的更加準(zhǔn)確，為下一步的注視點(diǎn)標(biāo)定奠定了良好的基礎(chǔ).總的來說，8位受試者注視點(diǎn)軌跡描述的平均誤差為0.414 rad，相比較傳統(tǒng)二階注視點(diǎn)軌跡描述方法其精度提高了0.156 rad，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法具有精度高、普適性好等優(yōu)點(diǎn).

2.3 注視點(diǎn)區(qū)域分析

注視點(diǎn)散點(diǎn)圖和熱點(diǎn)圖是一種能夠有效、直觀展示出視覺行為特點(diǎn)的數(shù)據(jù)可視化形式.在標(biāo)定精度較高的前提下，通過生成熱點(diǎn)圖、散點(diǎn)圖結(jié)合注視點(diǎn)軌跡圖像，對受試者在廣告類圖片(實(shí)驗(yàn)時(shí)廣告類圖片統(tǒng)一用天貓商城網(wǎng)站首頁)的注視點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行分析，觀察出個(gè)人對廣告內(nèi)容的偏好.這里以受試者S1為例，給出S1的注視點(diǎn)熱點(diǎn)圖與注視點(diǎn)散點(diǎn)圖，如圖7，8所示.

圖7 S1注視點(diǎn)熱點(diǎn)圖

圖8 S1注視點(diǎn)散點(diǎn)圖

眼動(dòng)熱點(diǎn)圖主要用來反映受試者瀏覽和注視的情況，眼動(dòng)熱點(diǎn)圖也被稱為眼動(dòng)熱力圖或眼動(dòng)熱區(qū)圖，熱點(diǎn)圖可展示出被試者在刺激材料上的注意力分布情況.

在圖7中，采用顏色的深淺來表示受關(guān)注程度的不同，最右邊的顏色柱自下往上，數(shù)值為-6～8，表示受關(guān)注程度由低往高遞增.顏色越偏向藍(lán)色或黑色，熱量越低，代表受關(guān)注程度越低，越偏向黃色和橙色，熱量越高，代表受關(guān)注程度越高.從圖7中可以看出，在中間靠上方的位置受試者關(guān)注度最高，中間左右兩邊的關(guān)注度略低，關(guān)注度最低的是中間靠下方的位置.

注視點(diǎn)散點(diǎn)圖顯示出受試者在刺激材料(論文的刺激材料是網(wǎng)頁廣告圖片)上的視線位置.因此注視點(diǎn)散點(diǎn)圖的主要特征是揭示受試者觀察廣告圖片的哪些位置.注視點(diǎn)的密集程度可以有效地反映出受試者的感興趣程度.注視點(diǎn)越密集，代表受試者對該區(qū)域興趣越大.對照圖8中注視點(diǎn)的分布情況，S1的注視點(diǎn)即為圖中藍(lán)色的點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)能夠與圖7中對應(yīng)起來，明顯中間靠上方的位置注視點(diǎn)多且密，中間左右兩邊次之，最下方靠中間位置沒有注視點(diǎn)，對應(yīng)圖7中相應(yīng)位置的關(guān)注度最低.檢測結(jié)果與被試者實(shí)驗(yàn)后反饋的結(jié)果基本一致.

為了驗(yàn)證注視點(diǎn)軌跡描述方法的魯棒性，論文又增加了不同受試者觀看不同網(wǎng)頁的實(shí)驗(yàn).做映射視頻采集實(shí)驗(yàn)時(shí)，讓S3觀看旅游網(wǎng)站首頁，讓S6觀看學(xué)校90周年校慶宣傳網(wǎng)頁，畫出S3和S6的注視點(diǎn)散點(diǎn)圖，分別如圖9，10所示.

圖9 S3注視點(diǎn)散點(diǎn)圖

圖10 S6注視點(diǎn)散點(diǎn)圖

由圖9可以看出，S3的注視點(diǎn)即為圖中藍(lán)色的點(diǎn)，集中分布在旅游網(wǎng)頁中間呈現(xiàn)文字的區(qū)域.實(shí)驗(yàn)后詢問受試者S3實(shí)際觀看位置，確認(rèn)該受試者確實(shí)被旅游文案吸引，視線停留在漢字及其附近的區(qū)域較久，同時(shí)也瀏覽了圖片上的部分風(fēng)景，對應(yīng)著左邊分散的注視點(diǎn)區(qū)域.由圖10可以發(fā)現(xiàn)，S6注視點(diǎn)即為圖中藍(lán)色的點(diǎn)，在圖片的正中間是校慶宣傳logo，注視點(diǎn)主要集中在該區(qū)域，實(shí)驗(yàn)后詢問受試者S6實(shí)際觀看位置，確認(rèn)該受試者對校慶宣傳logo很感興趣，因而對網(wǎng)頁中的其他區(qū)域一掃而過，視線圍繞在宣傳logo周圍.由不同被試者反饋可知，注視點(diǎn)軌跡描述方法所測出的注視點(diǎn)位置與實(shí)際觀看位置基本一致，該方法魯棒性較強(qiáng).

3 結(jié)束語

論文對基于眼動(dòng)視頻的注視點(diǎn)軌跡描述方法進(jìn)行了研究，具體通過瞳孔定位方法和注視點(diǎn)標(biāo)定方法使得瞳孔中心位置與注視點(diǎn)在電腦屏幕上的位置建立映射關(guān)系，從而可以求出注視點(diǎn)位置坐標(biāo).在此基礎(chǔ)上進(jìn)行注視點(diǎn)軌跡描述方法的探索，通過注視點(diǎn)的熱點(diǎn)圖與散點(diǎn)圖，有效地顯示出受試者的感興趣區(qū)域.根據(jù)對8位受試者實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析以及每位受試者的反饋結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：論文提出的注視點(diǎn)描述方法可以準(zhǔn)確地映射出受試者在所觀看圖片上的注視點(diǎn)位置，網(wǎng)頁設(shè)計(jì)者可以通過注視點(diǎn)描述方法來優(yōu)化廣告類網(wǎng)頁布局，強(qiáng)化觀看者感興趣區(qū)域，以此達(dá)到廣告效果.

論文提出的注視點(diǎn)軌跡描述方法的缺點(diǎn)是要求受試者保持頭部相對靜止，當(dāng)受試者頭部晃動(dòng)時(shí)方法精度會明顯下降，接下來將會放寬實(shí)驗(yàn)條件，如讓頭部可以適當(dāng)?shù)匾苿?dòng)，采用眼動(dòng)追蹤方法來對移動(dòng)的眼部進(jìn)行追蹤，以提高論文方法的實(shí)用性.此外，還將進(jìn)一步改進(jìn)瞳孔定位方法與注視點(diǎn)標(biāo)定方法，減小誤差，增強(qiáng)注視點(diǎn)軌跡描述方法的魯棒性，提高精度.