【摘 要】
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视觉是人类与外界交互并获取信息的重要方式。为了研究在不同条件下人类的视觉行为,本文采用了混合高斯-隐马尔可夫模型(GMM-HMM)对扫视过程中的眼动路径进行建模,并提出了一种新的模型优化方法——时移分段法(TSS)。TSS方法可突出眼动序列中时间维度的特征,提升模式识别结果,增强模型稳定性。本研究对多维特征模式识别采用了线性判别分析(LDA)方法,以评价各模型的合理性及识别的准确性。全文共进行了四
【机 构】
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四川大学电气工程学院,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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四川科技计划项目(2019YFS0140),成都市技术创新研发项目(2020-YF05-01386-SN)。
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视觉是人类与外界交互并获取信息的重要方式。为了研究在不同条件下人类的视觉行为,本文采用了混合高斯-隐马尔可夫模型(GMM-HMM)对扫视过程中的眼动路径进行建模,并提出了一种新的模型优化方法——时移分段法(TSS)。TSS方法可突出眼动序列中时间维度的特征,提升模式识别结果,增强模型稳定性。本研究对多维特征模式识别采用了线性判别分析(LDA)方法,以评价各模型的合理性及识别的准确性。全文共进行了四组对比试验,第一组应用了GMM-HMM模型对眼动路径进行建模分类,三分类准确率均值可达到0.507,大于
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