基于眼动特征的视觉交互状态分类方法研究
朱富丽1
杨磊2
申玉斌1
姬波3
1.河南牧业经济学院,河南郑州4500442.河南信息统计职业学院,河南郑州4500083.郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
摘要：目的 针对智能人机交互系统对用户视觉交互状态的感知需求,研究一种基于眼动特征的视觉交互状态分类方法.方法 将视觉交互中常见的4种状态抽象为监视状态、跟踪状态、应激状态和脱环状态.通过设计视觉搜索实验,采集18名受试者4种视觉交互状态下的眼动数据,结合方差分析法确定了视觉交互状态分类的7种眼动特征参数.采用支持向量机对样本集数据进行训练,并建立分类测试模型.结果 监视状态、跟踪状态、应激状态和脱环状态的测试集分类准确率分别为75.7％、80.5％、95.6％、88.5％,基于眼动特征利用支持向量机对4种视觉交互状态的分类准确率达到85.2％.结论 眼动特征参数对不同视觉交互状态的敏感性具有差异,对于认知活动强的视觉交互状态进行预测时会有更好的分类效果.
关键词：眼动特征视觉交互状态分类方法支持向量机
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61502434)河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划(2019GZGG074)河南省高等学校重点科研项目(20B880007)
论文发表日期：2021-12-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 426-431 )
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