一种眼动视频质量的检测方法和系统

本申请提出了一种眼动视频质量的检测方法和系统，通过Haar级联分类器、方向梯度直方图HOG或深度学习模型检测所述眼动视频中的人脸位置、人脸关键点、人眼关键点和人眼位置；进一步计算头部完整度、头部占据的比例、实际头部朝向和眼睛的实际睁开程度，再对视频的基本信息情况、视频的光线情况进行评分，对用户录制过程和用户认真程度进行评分，并基于上述评分得到视频质量的综合评分。本申请通过分析眼动视频的物理特征和内容，对视频质量进行更加准确全面地评估，有效解决现有眼动追踪方法中眼动视频质量参差不齐的问题，通过自动化去除质量较差的眼动视频，可以确保眼动追踪结果的准确性和稳定性，可以提高数据采集的效率和可靠性。