专利名称：一个基于时域约束的注视点聚类数据处理方法
技术领域：
本发明涉及一个基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，尤其涉及一种采用时 空距离为阈值判断注视点数据聚类的方法。
背景技术：
近年来，随着人机交互的深入发展，眼动交互作为人机交互的重要组成部分越来 越广泛的应用在残障人士交互和特殊任务辅助交互的领域。眼动交互具有直接性、自然性 和双向性等特点。通过眼睛运动(眼动)与外界进行交互具有广泛的应用前景。当前的眼动交互研究存在的主要问题有1)米达斯(Midas)接触问题，由于用户 视线运动的随意性而造成计算机对用户意图识别的困难，即用户的每次眼睛定位都可能引 发一条并非想要的计算机命令。2)眼动噪声问题，由于眼动获取设备的噪声和眼睛本身存 在的抖动、眨眼等干扰行为，使得眼动数据的聚类存在干扰。这两个问题阻碍了眼动交互更 好的发展。采用注视点聚类数据处理方法可以减弱米达斯接触问题，但注视点聚类会受到 眼睛抖动等噪声的影响，限制了聚类的准确性。
发明内容
本发明的目的在于减低设备噪声和眼睛抖动对于注视点聚类的限制和影响，提供 基于时域约束的，采用时空距离阈值判断注视点聚类的数据处理方法。一个基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其步骤如下(1)利用注视点信号采集设备检测头戴该设备的用户相对于电脑屏幕的二维注视 点坐标原始数据，将二维注视点坐标原始数据以及该注视点的发生时间生成包含时间的三 维数据。通过眼动仪等注视点信号采集设备检测用户包含某种语义的眼睛运动，并记录眼 动相对于屏幕的χ轴，y轴二维坐标以及注视点发生时间。步骤(1)中的包含时间的三维数据gi采用下述方法标记gi = (xgi, ygi, tgi)(1)gi标记了第i个注视点，Xgi，ygi为&点在电脑屏幕上的的χ轴坐标，y轴坐标，tgi 为&点的发生时间。Xgi，ygi或tgi的下标&表示该数据所属的注视点。(2)初始化在线注视点聚类中心坐标，检测新加入的注视点和聚类中心的距离是 否小于聚类阈值D。初始化在线注视点聚类中心坐标Cl为首个注视点坐标gl，tgi = 0，并开始计时， 判断新加入的注视点gk与聚类中心cl之间的时空距离是否小于聚类阈值D。聚类阈值D 在1-10的范围内。步骤O)中的时空距离采用下述方法标记
权利要求
1.一个基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其步骤如下(1)利用注视点信号采集设备检测头戴注视点信号采集设备的用户相对于电脑屏幕的 二维注视点坐标原始数据，并记录该注视点的发生时间；(2)初始化在线注视点聚类中心坐标为首个注视点坐标，对每个新的注视点，检测当前 的注视点和聚类中心的时空距离是否小于聚类阈值D ；(3)更新聚类中心坐标(a)若步骤(2)中，当前的注视点和聚类中心的时空距离小于聚类阈值D，则依据当前 聚类中所有注视点的时空坐标加权均值更新聚类中心的坐标；(b)若步骤O)中，当前的注视点和聚类中心的时空距离大于聚类阈值D，则更新聚类 中心坐标为当前注视点坐标；(4)若有新的注视点数据，重复循环步骤(2)(3)，若步骤( 中注视点和聚类中心的时 空距离总是小于聚类阈值D，且持续时间t大于时间阈值T，则将这些注视点生成一个注视 点聚类。
2.根据权利要求1所述的基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其特征是步骤(1)中将二维注视点坐标数据以及注视时间生成包含时间的三维注视点数据。
3.根据权利要求1所述的基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其特征是步骤(2)中检测当前的注视点和聚类中心的时空距离时采用如下公式以
4.根据权利要求1所述的基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其特征是所述的步骤(3) (a)中，更新聚类中心的方法为
5.根据权利要求1所述的基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其特征是所述 的步骤中，时间阈值T为判断一次聚类完成的时间阈值，持续时间t的计算方法是，从 第一次注视点和聚类中心的时空距离小于聚类阈值D开始计时，到注视点和聚类中心的时 空距离大于聚类阈值D为止。
全文摘要
本发明公开了一个基于时域约束的注视点聚类数据处理方法，其步骤如下(1)利用注视点信号采集设备检测并记录用户眼睛运动的在线注视点二维数据，添加时间维度，生成包含时间的三维数据；(2)检测当前注视点和聚类中心的时空距离是否小于聚类阈值；(3)更新聚类中心坐标；(4)检测持续时间，判断生成注视点聚类。本发明方法减低设备噪声和眼睛抖动对于注视点聚类的限制和影响，从而提高眼动聚类识别的性能。
文档编号G06F19/00GK102096757SQ201010276540
公开日2011年6月15日 申请日期2010年9月8日 优先权日2010年9月8日
发明者李姗, 李石坚, 潘纲 申请人:浙江大学