检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王璇青岛理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济高速发展,虽然人们生活水平得到大幅度提高,然而情绪问题却随之而来,它涉及到了幼儿到老年各年龄段的人群。如果情绪不能及时被发现和排解,则会对生活、学习以及工作产生负面影响。严重情绪问题甚至会引起恶性事件的发生。... 详细信息

随着社会经济高速发展,虽然人们生活水平得到大幅度提高,然而情绪问题却随之而来,它涉及到了幼儿到老年各年龄段的人群。如果情绪不能及时被发现和排解,则会对生活、学习以及工作产生负面影响。严重情绪问题甚至会引起恶性事件的发生。因此,对情绪状态的判定是解决情绪问题的前提,尤为重要。情绪识别方法大体分为基于生理信号和非生理信号的识别方法,在众多生理和非生理信号中,脑电波(Electroencephalogram,EEG)因其不易伪装和实时性强的特点,一直被作为情绪识别研究的首选介质之一。但目前基于脑电的情绪识别主要提取其时序特征、空间特征或时-空特征进行情绪识别。仅提取时序特征很难得到精确的电极位置关系;而利用空间信息又会造成时序特征提取的精度不高;基于时-空特征方法往往仅使用一种数据表现形式,极易丢失相关细节信息。针对上述问题,本文重新构建了两种脑电数据形式,用于时间和空间特征提取。此外,由于情绪产生是一个全局的过程,因而基于脑电信号的单模态情绪识别存在细节特征提取不全面的问题,为了弥补细节特征,本文又增加了眼动数据,具体的研究内容如下:(1)提出了一个基于并行Transformer和3D-CNN的多通道脑电情绪识别模型。首先,分别构造了并行通道脑电图和位置重建脑电图序列两种数据形式,同时兼顾了脑电的时序和空间位置特征;然后,使用Transformer和3D-CNN模型,分别提取脑电上下文时序特征和空间特征;最后,将两个并行模块提取的特征,在特征级进行融合作为最终情绪的识别特征。(2)然而,对基于脑电的单模态情绪识别存在有关情绪细节特征提取不全面的问题,本文在该方法的基础上进行了改进。首先,构建了包含时空特征的脑电图序列帧,利用一系列分组卷积提取其局部时空特征;其次,经过通道混合后的局部特征以分组的形式输入到多头注意力模块,以提取其时域全局特征作为脑电特征。再次,本文在脑电信号的基础上又添加了另一种外在行为信号—眼动信号,通过两种模态的特征融合进行情绪分类。(3)为了验证提出模型的性能,本文使用三个公共数据集分别进行了实验。对基于脑电的单模态情绪识别,本文在DEAP、Dreamer和SEED-IV数据集上以受试者为单位进行了实验,在DEAP数据集的两个维度上分别得到98.27%(Arousal)和98.53%(Valence)的情绪识别准确率;对于Dreamer数据集也可以达到97.74%(Arousal)和96.80%(Valence);对SEED-IV同样能够达到98.86%的准确率。除此之外,本文还将SEED-IV数据集划分为四种不同场景,对优化前后模型的性能进行了比较。在优化之后,基于脑电与眼动信号的双模态情绪识别能够达到99.72%的准确率。综上,本文提出的基于脑电与眼动信号的多模态情绪识别方法在现有的公共数据集上均达到较高的准确率,与现有的其他模型相比,具备更优的情绪识别能力,有很好的发展前景。

关键词：脑电波眼动信号情绪识别特征融合深度学习

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基于眼动信号的产品设计要素的评价研究

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机械研究与应用 2017年第5期30卷 147-148,154页

作者：麻亚博甘肃省机械科学研究院甘肃兰州730030

生理信号可准确记录被试者在进行测试时的一系列行为,但如何将这些生理信号有效转化成可用信息一直是产品设计领域的难题。提出了基于眼动信号评价产品设计要素的重要程度的方法,建立评价模型,对一系列被试者观察产品时的眼动信号指标... 详细信息

生理信号可准确记录被试者在进行测试时的一系列行为,但如何将这些生理信号有效转化成可用信息一直是产品设计领域的难题。提出了基于眼动信号评价产品设计要素的重要程度的方法,建立评价模型,对一系列被试者观察产品时的眼动信号指标进行计算,得出产品设计要素重要度排行,并以汽车前脸为例验证了模型的可用性。

关键词：产品设计要素眼动信号重要度排序

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基于眼动信号追踪技术的产品情感设计系统应用实践

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中国新技术新产品 2021年第4期 35-38页

作者：谢黎尹玲东莞理工学院广东东莞523808

该文以眼动信号监测为技术支持,收集人体生物信息数据并对其进行综合分析,结合用户研究及产品测试场景,在产品研发环节为研发人员提供数据信息支持,优化并澄清开发流程中的用户需求。结合现有的产品情感设计逻辑,将数据与情感模型的对... 详细信息

该文以眼动信号监测为技术支持,收集人体生物信息数据并对其进行综合分析,结合用户研究及产品测试场景,在产品研发环节为研发人员提供数据信息支持,优化并澄清开发流程中的用户需求。结合现有的产品情感设计逻辑,将数据与情感模型的对应关系应用于实际场景中,通过获取的真实有效的人体生物信息数据,给穿戴式产品增加一定的检测功能,利用眼动信号并结合终端数据分析系统,获取更多消费者在产品选购过程中的信息数据,从而为产品研发及销售提供有价值的评估与判断。

关键词：眼动信号用户需求穿戴式产品产品情感设计系统

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基于眼动信号的篇章阅读研究

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西北民族大学学报（自然科学版） 2014年第2期35卷 43-47页

作者：段力令胡阿旭于洪志西北民族大学中国民族语言文字信息技术重点实验室甘肃兰州730030

在归纳国内眼动阅读研究主要成果之上,分析以不同国家、不同民族的学生为阅读主体的认知差异,总结了以不同语言、不同文体、不同风格为阅读材料的眼动特征.得到了阅读认知和眼动参数之间存在对应关系和眼动运动模型的特点,具体表现为逆... 详细信息

在归纳国内眼动阅读研究主要成果之上,分析以不同国家、不同民族的学生为阅读主体的认知差异,总结了以不同语言、不同文体、不同风格为阅读材料的眼动特征.得到了阅读认知和眼动参数之间存在对应关系和眼动运动模型的特点,具体表现为逆序扫描模式可以提高英语阅读效率.阅读中空格插入的数量与平均注视时间成反比,与平均眼跳幅度成正比,眼跳距离和注视次数之间呈反比等.这些结论的得出为国内外学者探索人类认知和眼球运动轨迹之间的关系提供了理论依据.

关键词：眼动信号阅读主体阅读材料

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一种慢速眼动信号检测方法、装置及应用

一种慢速眼动信号检测方法、装置及应用

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作者：何秀锦焦影影焦竹青 213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号

本发明涉及一种慢速眼动信号检测方法，包括实时采集一导水平眼电信号，利用预设时长与步长的滑动窗口在一导水平眼电信号上滑动，获取每次滑动的当前窗口数据样本，输入训练好的多尺度一维卷积神经网络模型中进行预测；当前窗口数据样... 详细信息

标准号: CN116999019A

本发明涉及一种慢速眼动信号检测方法，包括实时采集一导水平眼电信号，利用预设时长与步长的滑动窗口在一导水平眼电信号上滑动，获取每次滑动的当前窗口数据样本，输入训练好的多尺度一维卷积神经网络模型中进行预测；当前窗口数据样本经过多个预设降采样率的降采样分支，生成多个不同尺度的眼电信号分支；每个眼电信号分支均经过一维卷积运算及最大池化操作，生成对应的一维特征图；将当前窗口数据样本对应的多个一维特征图进行连接，获取对应的全连接特征图，并利用Softmax函数进行分类后，判断是否存在慢速眼动信号。本发明利用多尺度一维卷积神经网络，自动学习特征并进行分类，利用多个尺度上不同特征的精确表征，提高了检测效率与精度。

关键词：眼电信号窗口数据一维卷积样本眼动信号一维特征滑动多尺度降采样慢速尺度神经网络模型滑动窗口连接特征神经网络实时采集预设时长自动学习分类检测池化预设运算预测

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基于眼动信号的感兴趣目标深度学习检测与定位方法

基于眼动信号的感兴趣目标深度学习检测与定位方法

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作者：曾洪王新志宋爱国张建喜刘兴 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

本发明公开了一种基于眼动信号的感兴趣目标深度学习检测与定位方法，包括以下步骤：获取眼动仪的原始输出数据；对原始数据预处理，包括剔除异常数据及数据滤波；采用自适应阈值算法从预处理后的眼动数据中区分出凝视事件和扫视事件；... 详细信息

标准号: CN112818883B

本发明公开了一种基于眼动信号的感兴趣目标深度学习检测与定位方法，包括以下步骤：获取眼动仪的原始输出数据；对原始数据预处理，包括剔除异常数据及数据滤波；采用自适应阈值算法从预处理后的眼动数据中区分出凝视事件和扫视事件；手动标记凝视序列并设计处理不等长序列的深度神经网络，训练ConvLSTM神经网络,并使用该网络检测刻意凝视簇和非刻意凝视簇,将刻意凝视簇与原图叠加即可定位感兴趣目标在图片中的具体位置，该方法中的自适应阈值算法识别凝视事件和扫视事件，对不同的被试具有更高的识别精度，深度神经网络也提高了感兴趣目标检测与定位精度，尤其是在遮挡目标、不完整目标以及不确定目标等检测与定位精度远高于基于计算机视觉的方法。

关键词：凝视神经网络自适应阈值算法预处理扫视计算机视觉目标检测手动标记数据滤波网络检测学习检测眼动数据眼动信号异常数据原始输出原始数据遮挡目标不等长眼动叠加剔除检测图片

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一种分析眼动信号行为的方法、系统及存储介质

一种分析眼动信号行为的方法、系统及存储介质

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作者：王夏爽黄旭辉肖柯李嘉科 100854 北京市海淀区永定路50号31号楼

本发明公开了一种分析眼动信号行为的方法和系统。本发明提供的分析眼动信号行为的方法，在提取获取得到的眼动信号的特征后，采用独热编码对提取的眼动信号的特征进行编码，生成二值数据；然后获取眼动信号行为分析模型，依据获取的这... 详细信息

标准号: CN113283354B

本发明公开了一种分析眼动信号行为的方法和系统。本发明提供的分析眼动信号行为的方法，在提取获取得到的眼动信号的特征后，采用独热编码对提取的眼动信号的特征进行编码，生成二值数据；然后获取眼动信号行为分析模型，依据获取的这一眼动信号行为分析模型，以所述二值数据为输入达到精确确定与所获取眼动信号相对应的行为的目的。

关键词：眼动信号二值数据分析模型信号行为行为分析热编码分析

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一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法

一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法

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作者：孙洁王天宇张展望夏立洋赵锟 266520 山东省青岛市黄岛区嘉陵江东路777号

一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法，涉及人类情绪识别方法技术领域，首先构建了包含时空特征的脑电图序列帧，一系列分组卷积被应用以提取帧序列的局部时空特征。随后，经过通道混合后的局部特征以分组的形式被输入到多头注... 详细信息

标准号: CN117851965A

一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法，涉及人类情绪识别方法技术领域，首先构建了包含时空特征的脑电图序列帧，一系列分组卷积被应用以提取帧序列的局部时空特征。随后，经过通道混合后的局部特征以分组的形式被输入到多头注意力模块，以提取脑电信号的时域全局特征。最后，利用典型相关性分析完成与眼动信号的特征融合，并进行情绪分类。本发明在多模态数据集SEED‑IV上进行了实验，并得到了99.72％的准确率。相较于现有的其他方法，本发明提出的方法具有更好的效果。

关键词：情绪识别时空特征眼动信号脑电图典型相关性分析多模态数据集分组局部特征脑电信号全局特征特征融合多模态序列帧帧序列准确率构建卷积脑电时域注意力多头分类情绪应用

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基于脑电信号和眼动信号融合的专注力训练系统及方法

基于脑电信号和眼动信号融合的专注力训练系统及方法

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作者：李洪新蔡震宇卢中兴康欣 100096 北京市海淀区西三旗沁春家园1号楼、2号楼、3号楼2层201-2044室

本发明提供一种基于脑电信号和眼动信号融合的专注力训练系统及方法，属于信号处理技术领域，包括脑电硬件数据采集模块、计算机控制端、眼动仪、眼动采集程序模块、数据库；所述脑电硬件数据采集模块和计算机控制端连接，所述眼动仪与... 详细信息

标准号: CN115738025A

本发明提供一种基于脑电信号和眼动信号融合的专注力训练系统及方法，属于信号处理技术领域，包括脑电硬件数据采集模块、计算机控制端、眼动仪、眼动采集程序模块、数据库；所述脑电硬件数据采集模块和计算机控制端连接，所述眼动仪与眼动采集程序模块的连接，所述眼动采集程序模块与计算机控制端的连接；所述计算机控制端为专注力训练系统，用于将脑电信号和眼动信号进行融合分析，得出专注力训练数值，并根据数值引导被试者进行下一步训练。本发明提高了训练方效果和准确性，避免单一脑电数据分析或眼动信号分析造成的较大误差，使得所得专注力数值更加精准，为后续治疗方案的制定提供了更为坚实的依据。

关键词：计算机控制程序模块专注力眼动信号眼动硬件数据采集脑电信号训练系统眼动仪采集脑电信号处理技术脑电数据分析融合大误差数据库治疗制定

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一种基于脑电和眼动信号的射击控制系统及控制方法

一种基于脑电和眼动信号的射击控制系统及控制方法

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作者：于扬刘阳郭鸿武胡德文沈辉杨东旭 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本发明公开了一种基于脑电和眼动信号的射击控制系统及控制方法，包括显示屏、眼动信号提取装置、脑电信号提取装置和处理器，所述显示屏与处理器相连，用于显示运动目标、瞄准框、武器发射情况和射击结果；眼动信号提取装置与处理器相... 详细信息

标准号: CN112764547B

本发明公开了一种基于脑电和眼动信号的射击控制系统及控制方法，包括显示屏、眼动信号提取装置、脑电信号提取装置和处理器，所述显示屏与处理器相连，用于显示运动目标、瞄准框、武器发射情况和射击结果；眼动信号提取装置与处理器相连，用于提取操作人员的眼动信号，送至处理器，使瞄准框依据眼动信号产生相应移动；脑电信号提取装置与处理器相连，用于提取操作人员的脑电信号，并将脑电信号送至处理器；处理器识别并处理采集到的眼动信号和脑电信号，并产生瞄准框移动和发射信号。本发明采用眼动信号检测技术和脑机接口技术与传统的操作相结合，增加了人作为控制信号信源的输出通道，更高效地完成人机协同动态目标瞄准、跟踪和打击任务。

关键词：眼动信号处理器脑电信号提取装置瞄准显示屏射击控制系统处理器识别动态目标发射信号检测技术控制信号脑机接口人机协同输出通道武器发射运动目标传统的移动脑电信源采集射击跟踪打击

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