眼动实验设计及数据处理过程的一点体会

实验的说明参照论文《基于瞳孔检测的注视点跟踪系统_沈海平》，本文对其一些实验设计方法进行说明

（1）相对坐标，极坐标和角度修正等细节上的相关理解

每次测试都必须有五个点，即一个中心点和四个校准点。中心点用来求该组其它点的相对坐标，坐标用极坐标的形式表示；四个校准点用来修正由于每次实验摄像头与人眼的相对位置不同带来的坐标系的偏差，即根据上下左右四个校准点，获得坐标系偏差的角度和长度，对各象限的点的坐标进行r和a上的补偿，从而使得两个坐标系基本重合。另一方面，根据眼球的转动特点，我们可以知道二维高阶多项式基本可以拟合瞳孔中心位置和注视点位置的关系，所以采用该模型并且使用相应的角度修正方法基本可以标定注视点的位置。由于是二维标定，使得训练模型时的瞳孔坐标系和测试时的瞳孔坐标系基本不可能完全重合，且又是多项式拟合，使得该方法中的误差是无法消除的。

（2）如何从大量位置数据中有效地获得瞳孔位置

??在实验结束时，我们能够获得瞳孔位置坐标变化相应的图像，还有多达一千加的数据，日后增加标定所需的点，坐标数目将以万为单位。如何在这些数据中得到我们所需的信息呢？人工处理的步骤如下：

①观察图像，得到一个正常的注视时间在图像中对应的长度

②根据这个时间长度，大致的得到各注视点对应的瞳孔位置在图像中时间上的范围

③估算出各有效注视时间段的具体范围，并对异常值做好预判

④在那一大数据中，找到各估算区域的具体数据，copy到excel后，剔除异常值，用其自带功能计算出平均值。

?注意，估算区域和实际区域位置有所区别，从图中估算出值得范围，并注意前后比较，以准确找到对应位置的数据处在的正确范围

（3）得到瞳孔位置后，我们怎么剔除无效的瞳孔位置

获得训练模型的各坐标后，我们比较理论上应该具备相同a和r的点的坐标，看它们相应的坐标是否相近，如果相差太大，其中必有无效注视点，应该剔除，用有效的注视点对应的瞳孔位置和目标位置训练模型即可