计算机设备的操控方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及到人工智能领域，特别是涉及到一种计算机设备的操控方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.发明人发现，如果用户的双手处于非空闲状态，或用户是一只手或双手有缺陷而无法正常操作计算机设备的人，此时用户可能无法正常操作手机等计算机设备。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的为提供一种计算机设备的操控方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决用户双手无法操作计算机设备时，难以对计算机设备进行操作的技术问题。
4.为了实现上述发明目的，本技术提出一种计算机设备的操控方法，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述方法包括步骤：
5.通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
6.根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
7.通过所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
8.获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
9.本技术还提供一种计算机设备的操控装置，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述装置包括：
10.获取判断单元，用于通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
11.调用单元，用于根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
12.轨迹计算单元，用于通过所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
13.获取生成单元，用于获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
14.本技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
15.本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
16.本技术的计算机设备的操控方法，首先获取操作者的有效眼球，并基于有效眼球的数量调用对应的焦点轨迹识别算法，具体地，如果操作者的有效眼球为一只，则调用用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法，如果操作者的有效眼球为两只，则调用用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；其次，基于调用的焦点轨迹识别算法获取操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；最后，计算焦点轨迹的变化信息，并基于变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令，从而完成通过眼睛控制计算机设备的操作，无需操作者的双手对计算机设备操作。进一步地，本技术先确定操作者的有效眼球，然后调用对应的焦点轨迹识别算法，可以准确的获取操作者的焦点轨迹，提高眼睛操作计算机设备的准确性。
附图说明
17.图1为本技术一实施例的计算机设备的操控方法的流程示意图；
18.图2为本技术一实施例的计算机设备的操控装置的结构示意框图；
19.图3为本技术一实施例的计算机设备的结构示意框图。
20.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
21.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
22.参照图1，本技术实施例提供一种计算机设备的操控方法，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述方法包括步骤：
23.s1、通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
24.s2、根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
25.s3、通过所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
26.s4、获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
27.上述计算机设备一般为智能手机、电脑、电子书、平板电脑等具有摄像头和显示屏幕的，具有运行计算机程序能力的计算机设备。摄像头和显示屏幕的位置是相对固定的。
28.如上述步骤s1所述，每一个人都有两只眼睛，但是由于各种不同的原因，会导致两
只眼睛中只有一只可以正常使用(如一只眼失明、一只眼的近视度数远高于另一只眼睛等)，那么可以正常使用的这只眼睛的眼球为有效眼球。识别有效眼球，可以通过预设的眼球图像识别模型进行识别，进而得到一只眼球有效或两只眼球均有效的有效眼球信息等，该眼球图像识别模型为预训练的神经网络模型，可以是cnn模型等。预训练的神经网络模型是通过大量的样本训练而得，样本是图片样本(失明等眼睛的图像与正常的眼睛的图像是有差异的)，包括大量的代表有效眼球的正样本，以及大量的代表无效眼球的负样本，训练的过程为监督学习的过程，具体地：获取样本图片，其中，样本数据包括标记为有效眼球的正样本图片，以及标记为无效眼球的负样本图片；将所述样本数据按照8:2的比例分成训练样本数据和测试样本数据；将所述训练样本数据依次输入预设的cnn模型中进行训练，得到暂时cnn模型；将所述测试样本数据依次输入到所述暂时cnn模型中进行测试；如果测试结果的准确度达到预设要求(比如准确率达到85％时即认为准确度到达预设要求)，则将所述暂时cnn模型作为上述预训练的神经网络模型(眼球图像识别模型)。进一步地，预训练的神经网络模型的卷积层的激活函数为relu函数(rectified linear unit)，可以提高训练速度。确定出操作者的有效眼球信息，可以在后续的步骤中准确的获取到操作者注视所述显示屏幕时的焦点轨迹。
29.如上述步骤s2所述，上述焦点轨迹即为有效眼球注视显示屏幕的焦点的轨迹，因为有效眼球的数量不同，其调用的焦点轨迹识别算法也不相同，以提高焦点的识别准确性。进一步地，如果判定操作者的两只眼球均不是有效眼球，则发出语音提醒，告知操作者不能使用焦点轨迹的方式对计算机设备进行操作等。
30.如上述步骤s3所述，即为使用具体的焦点轨迹识别算法获取操作者的焦点轨迹。具体的，如果两只眼球均为有效眼球时，使用的算法是两只眼球的第二焦点轨迹识别算法，其会结合摄像头与显示屏幕的位置关系、每一只眼球与摄像头的偏转角度、每一只眼球与摄像头的距离、两只眼球之间的距离等，计算出两只眼球在显示屏幕上的焦点，其中，每一只眼球与摄像头的距离可以通过图像识别方法计算得到，或者通过预设的距离传感器获取其与操作者距离，然后结合图像计算出每一只眼睛距离显示屏幕的距离等；每一只眼球与摄像头的偏转角度的计算同样可以通过现有的智能摄像头技术等实现。如果两只眼球中只有一只眼球为有效眼球，则只需要计算该有效眼球与摄像头的偏转角度、与摄像头的距离等参数即可，从而计算出该一只眼球的焦点轨迹。
31.如上述步骤s4所述，焦点轨迹的变化信息包括长时间注视某一个点，或者注视的焦点上下移动或者左右移动等，不同的变化信息对应不同的命令，即识别到一个预设的焦点轨迹的变化信息，即会生成对应的控制命令。在本实施例中，设置有一个列表，该列表有一对一映射关系的焦点轨迹的变化信息和命令等，计算机设备不断的在该列表中进行焦点轨迹的变化信息的匹配，如果匹配到，则生成对应的操控所述计算机设备的命令。
32.在一个实施例中，上述通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息的步骤s1之前，包括：
33.通过所述摄像头获取所述操作者的嘴型信息；
34.判断所述嘴型信息是否为预设的启动判断操作者的双眼眼球是否均为有效眼球的信息；
35.若是，则执行上述步骤s1。
36.在本实施例中，上述嘴型信息是指操作者通过嘴部做出的一系列动作所代表的信息。在一些特殊场景中(安静的场景，噪声大的场景)，操作者无法使用双手等肢体接触计算机设备来控制计算机设备，同时该场景中需要安静或者噪声大，所以也无法使用语音等辅助手段使计算机设备进入到焦点轨迹控制计算机设备的状态，所以利用操作者的嘴型信息以实现使计算机设备进入到焦点轨迹控制计算机设备的状态。进一步地，嘴型信息包括多个嘴型结合而产生的信息，如多次开、合动作的组合等。
37.在一个实施例中，上述计算机设备上设置有麦克风，上述通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息的步骤s1之前，包括：
38.接收所述麦克风采集的第一震动信息，其中所述第一震动信息是空气流动作用在麦克风上而产生的震动信息；
39.判断所述第一震动信息是否为预设的启动“识别所述操作者的有效眼球”的信息；
40.若是，则执行上述步骤s1。
41.在本实施例中，上述震动信息是空气流动作用在麦克风上而产生的震动信息，也即是说操作者可用通过向麦克风吹气的方式使麦风采集到相应的震动信息，如果短促的吹气会产生短时间的震动信息，长时间的吹气产生长时间的震动信息等，通过长短时间的交替吹气方式，产生具有一定含义的震动信息，从而可以通过主动控制的方式产生“通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息识别所述操作者的有效眼球”的命令。本实施例同样是应用在操作者无法使用双手等肢体接触计算机设备而控制计算机设备，同时需要安静的场景中，或者噪音大的场景中。
42.在一个实施例中，上述依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令的步骤之前，包括：
43.接收所述麦克风采集的第二震动信息；
44.依据所述第二震动信息确定所述计算机设备当前的操作类型；并且，
45.所述依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令的步骤，包括：
46.调取对应所述操作类型的变化信息-控制命令映射列表；
47.在所述变化信息-控制命令映射列表中查找对应所述变化信息的控制命令，并生成该控制命令。
48.在本实施例中，在操作计算机设备的时候，需要翻页、滑屏等不同的操作，如果不做具体的分类，那么在控制的过程中容易出现误操作，比如，焦点轨迹的变化信息是从上向下移动，其对应的控制命令可以是向上滑屏的命令，也可能是向上翻页的命令等，如果不做区分，则容易发生操作混乱的情况，如果限定一个功能(向上滑屏)，则不能实现另一个功能(向上翻页)。所以本实施例中给定出操作类型，其可以包括滑屏操作类型、翻页操作类型等；滑屏操作类型可以包括点击操作等。不同的操作类型设置有一个对应的变化信息-控制命令映射列表，举例地，当浏览网页的时候，一般需要上下滑动屏幕，或者点击感兴趣的深度信息，则在浏览网页的时候，先限定此时的操作类型为滑屏操作类型。上述第二震动信息与上述的第一震动信息是同一类型的震动信息，主要应用在需要安静的场静或者所处场景噪音比较大，如在安静的病房中等，通过第二震动信息可以产生相对小的声音，而减少对他
人的影响，并且可以有效的输入命令，计算机设备识别第二震动信号，主要是通过长短信号的结合识别其意图(哪一种操作类型)，计算量小且准确率高，相对图片识别或者语音识别更加简单。
49.在一个实施例中，上述通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息的步骤s1之前，包括：
50.获取所述操作者的人脸图像；
51.依据所述人脸图像，判断所述操作者是否佩戴眼镜；
52.若是，则生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息。
53.在本实施例中，判断是否佩戴眼睛可以通过现有的图像识别技术实现即可，在此不做赘述。佩戴眼镜对识别眼球的是否有效的准确性，所以，本技术中先确定操作者是否佩戴眼镜，如果佩戴，则提醒操作者摘掉眼镜。上述提醒信息优选文字信息或者是震动信息，可以在需要安静的环境中正常使用，不会影响他人。
54.在一个实施例中，上述生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息的步骤之前，包括：
55.获取所述人脸图像中指定的多个区域的亮度信息，其中，多个区域中包括眼镜片区域；
56.基于多个所述亮度信息判断所述所述操作者佩戴的眼镜是否为预设类型的眼镜；
57.若是，则执行生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息的步骤
58.在本实施例中，上述预设类型的眼镜包括有色眼镜，如常见的太阳镜等。在本实施例中将有色眼镜和常规的视力矫正眼镜进行了区分，视力矫正眼镜包括近视矫正眼镜、闪光矫正眼镜等，如果判定所述操作者佩戴的眼镜是预设类型的眼镜，如太阳镜，则对有效眼球的识别有巨大的影响，此时生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息。而如果是常规的视力矫正眼镜，则无需发出“摘掉眼镜”的提醒信息。具体的识别操作者佩戴的眼镜是否为预设类型的眼镜的过程，如下：获取所述人脸图像中眼镜片区域的第一亮度信息、额头区域的第二亮度信息和鼻尖区域的第三亮度信息；获取所述第一亮度信息与所述第二亮度信息的亮度的第一差值，以及所述所述第二亮度信息与所述第三亮度信息的亮度的第二差值；计算所述第一差值与所述第二差值之间的第三差值；将所述第三差值与预设亮度阈值比较；若所述所述第三差值大于所述亮度阈值，则判定所述操作者佩戴的眼镜是预设类型的眼镜。上述人脸图像中额头区域和鼻尖区域在没有遮挡物遮挡时，其图像的亮度信息基本相同，而如果操作者佩戴的眼镜是非有色眼镜，其镜片区域的亮度信息与额头区域的亮度信息也基本相同，所以当第三差值大于预设的亮度阈值时，说明第一亮度信息、第二亮度信息和第三亮度信息之间的亮度信息差异较大，此时则认为操作者佩戴的眼镜是预设类型的眼镜。上述亮度阈值是一个经验值，由开发者通过大量实验获得。本实施例中，通过亮度对比确定眼镜是否为预设类型的眼镜，相对上述通过cnn神经网络模型识别眼镜类型而言，计算量更小，节约计算资源。
59.在一个实施例中，所述计算机设备的显示屏幕一侧设置有发光源和感光器；所述通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息的步骤之前，还包括：
60.识别是否接收到“识别所述操作者的有效眼球”的命令；
61.若识别到所述命令，则获取所述感光器采集的环境光的光强值；
62.判断所述光强值是否小于预设的光强阈值；
63.若所述光强值小于所述光强阈值，则开启所述发光源。
64.在本实施例中，主要应用于环境比较暗的场景，比如夜晚的时候，操作者需要通过焦点轨迹的方式进行控制计算机设备，由于环境光比较弱，会影响焦点轨迹的识别，所以本技术提供发光源，当接收到“识别所述操作者的有效眼球”的命令的时候，就开始采集环境光，如果判定环境光小于预设的光强阈值，则打开发光源，提供辅助光，使摄像头可以采集到清晰的双眼图像。需要注意的是，发光源的发光是柔和的光，防止刺激操作者的眼睛。进一步地，若所述光强值小于所述光强阈值，则开启所述发光源的步骤，包括：调用预设的发光源发光列表，其中，所述发光源列表中记录有多个光强值范围，以及与不同光强值范围对应的输出光强值；在所述发光源发光列表中匹配所述光强值的光强范围，然后控制发光源发出该光强范围对应的输出光强值。
65.在一个实施例中，上述摄像头包括红外摄像头，所述发光源为红外灯光源。可以提高在黑暗环境中的双眼图像信息的清晰度。摄像头可以包括红外摄像头和可见光摄像头，红外摄像头可以提高黑暗中的图像清晰度。
66.本技术的计算机设备的操控方法，首先获取操作者的有效眼球，并基于有效眼球的数量调用对应的焦点轨迹识别算法，具体地，如果操作者的有效眼球为一只，则调用用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法，如果操作者的有效眼球为两只，则调用用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；其次，基于调用的焦点轨迹识别算法获取操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；最后，计算焦点轨迹的变化信息，并基于变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令，从而完成通过眼睛控制计算机设备的操作，无需操作者的双手对计算机设备操作。进一步地，本技术先确定操作者的有效眼球，然后调用对应的焦点轨迹识别算法，可以准确的获取操作者的焦点轨迹，提高眼睛操作计算机设备的准确性。
67.参照图2，本技术还提供一种计算机设备的操控装置，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述装置包括：
68.获取判断单元10，用于通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
69.调用单元20，用于根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
70.轨迹计算单元30，用于通过所述摄像头获取所述操作者的有效眼球信息，并利用调用的所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
71.获取生成单元40，用于获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
72.进一步地，上述计算机设备的操控装置，还包括：
73.嘴型获取单元，用于通过所述摄像头获取所述操作者的嘴型信息；
74.第一判断单元，用于判断所述嘴型信息是否为预设的启动“识别所述操作者的有效眼球”的信息；
75.第一执行单元，用于启动获取判断单元10，以通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息。
76.进一步地，所述计算机设备上设置有麦克风；上述计算机设备的操控装置，还包括：
77.第一接收单元，用于接收所述麦克风采集的第一震动信息，其中所述第一震动信息是空气流动作用在麦克风上而产生的震动信息；
78.第二判断单元，用于判断所述第一震动信息是否为预设的启动“识别所述操作者的有效眼球”的信息；
79.第二执行单元，用于若所述第一震动信息是预设的启动“识别所述操作者的有效眼球”的信息，则启动获取判断单元10，以通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息。
80.进一步地，上述计算机设备的操控装置，还包括：
81.第二接收单元，用于接收所述麦克风采集的第二震动信息；
82.类型确定单元，用于依据所述第二震动信息确定所述计算机设备当前的操作类型；并且，
83.上述获取生成单元40，包括：
84.调取模块，用于调取对应所述操作类型的变化信息-控制命令映射列表；
85.查找生成模块，用于在所述变化信息-控制命令映射列表中查找对应所述变化信息的控制命令，并生成该控制命令。
86.进一步地，上述计算机设备的操控装置，还包括：
87.图像获取单元，用于获取所述操作者的人脸图像；
88.第三判断单元，用于依据所述人脸图像，判断所述操作者是否佩戴眼镜；
89.生成提醒单元，用于若所述操作者佩戴眼镜，则生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息。
90.进一步地，上述计算机设备的操控装置，还包括：
91.亮度获取单元，用于获取所述人脸图像中指定的多个区域的亮度信息，其中，多个区域中包括眼镜片区域；
92.预设判断单元，用于基于多个所述亮度信息判断所述所述操作者佩戴的眼镜是否为预设类型的眼镜；
93.提醒执行单元，用于启动生成提醒单元，以生成要求所述操作者“摘掉眼镜”的提醒信息。
94.进一步地，上述计算机设备的显示屏幕一侧设置有发光源和感光器；上述计算机设备的操控装置，还包括：
95.识别命令单元，用于识别是否接收到“识别所述操作者的有效眼球”的命令；
96.光强获取单元，用于若识别到所述命令，则获取所述感光器采集的环境光的光强值；
97.判断光强单元，用于判断所述光强值是否小于预设的光强阈值；
98.开启光源单元，用于若所述光强值小于所述光强阈值，则开启所述发光源。
99.上述计算机设备的操控装置包括的各单元和模块，为执行上述“计算机设备的操控方法”的装置，在此不在一一展开说明。
100.参照图3，本技术实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储焦点轨迹识别算法、变化信息-控制命令映射列表等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种计算机设备的操控方法。
101.上述处理器执行上述计算机设备的操控方法，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述方法包括步骤：
102.通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
103.根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
104.通过所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
105.获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
106.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种上述计算机设备的操控方法，应用于计算机设备，所述计算机设备具有摄像头和显示屏幕，所述方法包括步骤：
107.通过所述摄像头获取操作者的双眼图像信息，并基于所述双眼图像信息通过预设的眼球图像识别模型识别所述操作者的有效眼球、并获取对应的有效眼球信息；
108.根据所述有效眼球信息调用对应的焦点轨迹识别算法，其中，所述焦点轨迹识别算法是用于计算有效眼球注视所述显示屏幕时，在所述显示屏幕上的焦点轨迹的算法，包括用于识别一只眼球焦点轨迹的第一焦点轨迹识别算法和用于识别两只眼球焦点轨迹的第二焦点轨迹识别算法；
109.通过所述焦点轨迹识别算法计算所述操作者在所述显示屏幕上的注视焦点的焦点轨迹；
110.获取所述焦点轨迹的变化信息，并依据所述变化信息生成操控所述计算机设备的控制命令。
111.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram一多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双速据率sdram(ssrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
112.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
113.以上所述仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。