实现级联形状回归方法对视线追踪

崔强 田文泉

摘 要：网课的分心问题是网课中一个比较常见的缺点。在家上网课，学生往往会因为其他事情而分心，这会影响他们的学习效果和提高学习难度。有效地解决分心问题是提升在线学习效率的关键要素之一。针对这一问题，可以使用技术手段来解决，使用OpenCV对视线追踪方法对视线追踪在网课中具有广泛的应用前景。随着互联网和智能设备的普及，越来越多的学生和教师选择网课作为教学和学习的方式。而视线追踪技术可以实现在线教学中的眼动跟踪、情感分析、注意力监测等，以提高学生的参与度和教学效果。该方法还能够根据学生的兴趣爱好和学习进度，提供个性化、灵活和多样化的学习资源和内容，以适应不同学生的需求和特点。

关键词：分心问题；视线追踪技术；OpenCV；在线学习效率

一、引言

普及网课的背景和动机主要是因为信息技术的发展和互联网的普及。全球化和移动化的趋势将人们从传统的教育模式中解放出来，使他们能够获得更加自由、灵活和多样化的学习体验。在这种情况下，网课作为一种新的教学模式应运而生，具有时间灵活、地点无限、资源共享等优势，已逐渐被广泛采用。

但是网课教学仍然有不少的缺点，主要表现在缺乏互动性、技术要求高、容易分心和缺乏社交互动方面。实现视觉追踪可以帮助网课解决以上问题，提高教育资源的利用效率，让更多的学生受益。

二、视线追踪

OpenCV中的级联形状回归方法是一种基于机器学习的目标检测算法，它可以用于人脸关键点检测、手部姿态估计等任务。该方法的基本思想是通过训练一个级联回归器，将目标的形状从初始位置逐步回归到真实位置。OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于实现视线追踪功能。

级联形状回归方法就是使用回归模型，直接学习从人脸表征到人脸形状的映射函数，进而建立从表观到形状的对应关系。这种方法的学习依赖于训练集的选取，我们选择从官方的数据库选择数据集，训练集中包含了复杂的姿态变化，学习到的函数测试性能就会比较好。级联方式：由粗到精一级一级的优化前一步得到的形状，2个级联结构，逐步细化特征点位置。人脸特征点检测与形状拟合方法，基于“特征提取”+“回归坐标”的方法，把形状拟合的坐标回归问题，转化为坐标PCA压缩后系数与形状整体仿射变换系数的回归问题（相当于将传统的SDM算法用于深度学习算法当中）。

（一）人眼检测

级联分类器：CascadeClassifier就是OpenCV下objdetect模块中用来做目标检测的级联分类器的一个类，它可以帮助我们检测人脸等物体。它的大概原理就是判别某个物体是否属于某个分类。以人脸为例，我们可以把眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴等属性定义成一个分类器，如果检测到一个模型符合定义人脸的所有属性，那么就认为它是一个人脸。分类器对人脸数据集进行训练，生成人脸分类器。用分类器对人脸检测。从摄像头读取数据，将原彩色图转化为灰度图，检测图像resize，调节minNeighbors类似于调节一个阈值，开始在灰度图上检测人脸。根据给定的人脸（x，y）坐标和宽度高度在图像上绘制矩形，输出是人脸区域的外接矩阵框。

对人眼数据集进行训练，从而得到人眼分类器。在人脸检测的基础上，将人脸特征点检测与形状拟合方法，基于“特征提取”+“回归坐标”的方法，对脸上再进行特征值提取，对人眼数据的进行标记，从而达到人眼识别的效果。根据给定的人脸（x，y）坐标和宽度高度在图像上绘制矩形，输出是人脸区域的外接矩阵框和人眼区域的外接矩阵框。

（二）PCA降维

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它可以将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据的主要特征。PCA的降维过程为，将原始数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。计算标准化后的数据的协方差矩阵。对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。根据特征值的大小，选择前k个特征向量作为主成分。将原始数据投影到主成分上，得到降维后的数据。具体来说，数据映射的过程可以通过以下公式实现：

Y=X*W

其中，X是原始数据矩阵，W是由前k个特征向量组成的矩阵，Y是降维后的数据矩阵。

（三）视线检测方法

再从人眼外接矩阵框中，对特征值进行提取。通过图片对瞳孔和眼角点进行标记，得到瞳孔识别分类器，对人眼中的瞳孔进行坐标化定位。

将眼睛的注视方向归结为十类，上、下、左、右、左上、右上、左下、右下、中间和闭眼状态。以瞳孔中心为动点，眼角为定点，通过分析两者的相对位置来确定视线方向。并与待观测目标（比如电脑显示屏上的某移动的点）所在平面建立对应坐标变换关系，从而获得视线方向。形成射线来模拟人眼的视线效果。通过算法来预测在屏幕上的位置得到具体的坐标。

采集这十类眼睛的样本，利用PCA等方法将得到的图片向量降维，训练出十类分类器。测试时，通过摄像头采集图像先进行人脸检测然后是眼睛检测，将检测到的眼睛归一化到样本的尺寸，同样方法降维后送入到训练好的多类分类器中，输出属于哪类就认为眼睛就注视着哪个方向。根据这一思路可以检测工作效率。

三、小结

眼动追踪应用于网课可以提供更多的教学策略和评估方法，例如通过眼动数据分析学生的注意力、认知负荷、情绪状态等，从而调整教学内容和难度。可以增强教师和学生之间的沟通和互动，例如通过眼动数据实现同步或异步的视线共享，让教师和学生能够更好地理解对方的视觉焦点和思维过程。可以促进网课的创新和发展，例如通过眼动数据结合人工智能、虚拟现实、增强现实等技术，实现更高效、更个性化、更沉浸式的网课体验。

当然，眼动追踪技术在网课中的应用也面临着一些挑战和难题，例如如何保证眼动数据的质量和有效性、如何保护眼动数据的隐私和安全性、如何降低眼动追踪设备的成本和复杂度等。这些问题需要未来的研究和实践来不断探索和解决。

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