申请/专利权人：湖南大学

申请日：2021-06-17

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN113591550B

主分类号：G06V40/18

分类号：G06V40/18;G06V10/82;G06N3/08;G06F16/9535

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于瞳孔变化的个人喜好自动检测模型构建方法、装置、设备及介质，方法为：采集用户的眼睛在阅读给定内容时的视频，从视频帧中提取眼睛的瞳孔与虹膜的比值PIR；对PIR序列进行预处理并赋予对应的标签，该标签标识用户对阅读的给定内容的兴趣程度；从带标签的PIR序列中提取给定的若干特征，得到带标签的特征向量，构成该用户的一个样本；针对每种标签均获取多个样本，所有样本构成训练样本集；使用训练样本集训练多层感知机的参数，得到该用户的个人喜好自动检测模。本发明可以利用与用户内心直接相关的瞳孔变化这一即时生理反应信息来推测用户对智能设备上特定内容的偏好，从而捕捉观看内容与用户喜好程度之间的关系。

主权项：1.一种基于瞳孔变化的个人喜好自动检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集用户的眼睛在阅读给定内容时的视频，从视频帧中提取眼睛的瞳孔与虹膜的比值PIR，得到PIR序列；步骤2，对步骤1得到的PIR序列进行数据预处理，并对得到PIR序列赋予对应的标签，该标签标识用户对阅读的给定内容的兴趣程度；步骤2的数据预处理包括利用I-DT算法分割有效注视阶段的PIR序列，具体为：1从视频帧中提取眼睛的几何中心坐标x,y，得到视频对应的眼睛中心坐标序列；2预设窗口初始大小为给定持续时间阈值所包含的中心坐标点数；3使用窗口遍历眼睛中心坐标序列：根据当前窗口的坐标最大最小值计算当前窗口的坐标离散度：D＝[maxx-minx]+[maxy-miny]；maxx,minx,maxy,miny分别为当前窗口的横坐标的最大值和最小值、纵坐标的最大值和最小值；4如果当前窗口离散度D高于I-DT工具给出的离散离阈值，则表示当前窗口不代表注视，将当前窗口向右移动一个点；否则表示当前窗口代表注视，将当前窗口向右扩展一个点；5返回执行步骤3，直到遍历完所有的眼睛中心坐标，最终得到的窗口即为注视窗口；6将注视窗口内中心坐标对应的PIR序列，作为分割得到的有效注视阶段的PIR序列，即为当前预处理得到的PIR序列；步骤3，从步骤2得到的带标签的PIR序列中提取给定的若干特征，得到带标签的特征向量，构成该用户的一个样本；步骤4，针对每种标签，均按步骤1-3获取多个样本，所有样本构成训练样本集；步骤5，使用训练样本集训练多层感知机的参数，得到该用户的个人喜好自动检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种个人喜好自动检测模型构建方法、装置、设备及介质

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