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申请/专利权人:天津大学
摘要:本发明公开了一种基于眼动特征的孤独特质程度检测装置,包括:采集用户完成情绪面孔识别任务时的眼动数据,经预处理后,提取高、低孤独特质具有明显区分度的基于眼部兴趣区的比例注视时间、定向眼部兴趣区的潜伏期、脱离眼部兴趣区的潜伏期三个眼动指标作为评定参数;基于眼部AOI的比例注视时间分别提取正面、半侧面、侧面三个角度及快乐、中性、悲伤、愤怒四种情绪下的平均值、标准差、中值作为特征;定向眼部AOI的潜伏期分别提取四种情绪与同一面孔不同角度的五次播放下的平均值、标准差、中值作为特征;脱离眼部AOI的潜伏期提取特征数量与定向眼部AOI的潜伏期一致;将上述特征进行归一化和降维后,组成特征集,并按比例划分为训练集和测试集;训练集输入至构建的天牛须算法优化的BP神经网络分类器中学习后,利用训练集对检测模型进行测试,根据结果优化参数以确定最终的分类模型,实现人群孤独特质程度的分析与评定。
主权项:1.一种基于眼动特征的孤独特质程度检测装置,其特征在于,所述装置包括:眼动数据采集及预处理模块,用于设计的面孔情绪识别范式包含快乐、中性、悲伤、愤怒四种情绪,单张面孔包含正面0°、半侧面45°、侧面90°三种角度,以0°-45°-90°-45°-0°和90°-45°-0°-45°-90°两种呈现方式播放;采集用户完成任务期间的眼动数据并进行圈定兴趣区、删除无效的眼动采样点的数据预处理;特征提取模块,用于提取具有对孤独特质具有明显区分度的基于眼部兴趣区的比例注视时间、定向眼部兴趣区的潜伏期、脱离眼部兴趣区的潜伏期三个眼动指标作为评定参数,对特征进行归一化与降维后,分为训练集与测试集;基于眼部兴趣区的比例注视时间分别提取正面、半侧面、侧面三个角度及快乐、中性、悲伤、愤怒四种情绪下的平均值、标准差、中值作为特征;定向眼部兴趣区的潜伏期分别提取四种情绪与同一面孔不同角度的五次播放下的平均值、标准差、中值作为特征;脱离眼部兴趣区的潜伏期提取特征数量与定向眼部兴趣区的潜伏期一致;训练模块,将上述特征通过构建特征集,经过特征归一化与降维后,输入至构建的天牛须算法优化的BP神经网络分类器中,利用天牛须搜索算法确定BP神经网络的最优权值和阈值,对训练集进行学习后,使用测试集对分类模型的可靠性进行测试,得到该装置的分类模型;预测评估模块,将用户特征数据集输入至分类模型中,得到分类结果,以实现人群孤独特质程度的检测与评定;其中,定向眼部兴趣区的潜伏期定义为情绪面孔呈现至被试的注视点首次落入眼部兴趣区中的时间差;脱离眼部兴趣区的潜伏期定义为被试的注视点首次落入眼部兴趣区的持续时间;其中,所述采集用户完成任务期间的眼动数据为:用户依据面孔图片呈现的情绪与卡通表情完成情绪匹配任务,采集用户完成任务期间的眼动数据。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 天津大学 一种基于眼动特征的孤独特质程度检测装置
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