眼动特征

摘要： 为了解决传统意图推断方法不能很好地利用多生理源数据融合优势的问题,提出一种通过融合脑电信号、眼动信号和触觉反馈的人机交互意图推断方法,识别被试发出的预期命令。通过对脑电、眼动特征的提取,根据特定于预期最终用户的输入数据对CNN进行不同的预训练,对每个试验者的数据进行特征级数据融合得出推断结果,最后通过触觉反馈输出。研究结果表明:相同任务下,该系统的分类性能比基于传统几何方法提高了9.1%;多通道数据融合的意图推断中加入触觉反馈信号可以将意图识别准确率提高至71.99%。

摘要： 目的探索正常儿童面孔注视偏好的眼动特征及规律,为神经发育障碍儿童的临床早期识别提供有效的参考依据。方法采用便利抽样和分层随机抽样的方法,收集10个月~6岁的正常儿童540名,根据年龄进行分组。建立面孔注视偏好的眼动范式,通过Tobii Eye Tracking眼动仪捕获儿童的眼动数据,分析目标区域注视率和首次注视区。结果在多个面孔注视范式中,2.5岁以下儿童对女性面孔的注视率显著高于对儿童和男性面孔的注视率,4岁以上儿童对儿童面孔的注视率显著高于对女性和男性面孔的注视率;从女性、儿童、男性面孔年龄注视轨迹看,女性面孔与儿童面孔注视率的交叉点出现在2.5~3岁,而男性面孔注视率始终低于女性和儿童面孔注视率。在单个面孔注视范式中,所有年龄组在注视女性和儿童面孔时,首次注视区为眼区,而男性面孔的首次注视区则是嘴区;各年龄组儿童对女性、儿童、男性面孔的眼区注视率均显著高于其他区域,差异均有统计学意义。各年龄组儿童对女性、儿童、男性面孔不同区域的首次注视呈现的轨迹趋势平稳,对女性和儿童面孔,眼区>嘴区>额区>鼻区;对男性面孔,嘴区>眼区>额区>鼻区。结论不同年龄的儿童分别对不同面孔和不同区域表现出注视偏好,并呈现出年龄的一些特征和规律,这可为早期识别神经发育障碍儿童提供参考依据。

摘要： 眼动追踪技术是指采用眼动追踪设备测量视线数据和眼动轨迹的过程,可用于眼球运动信息的获取、建模和模拟等,能达到研究个体内在认知过程的目的。在研究失语症患者阅读、词句整合加工和理解文字等过程时,该技术发现患者的注意力分配会随着任务模式的复杂化而增加,其中Wernicke失语症患者注视明显增加,眼跳变化明显变小。这种视觉刺激的变化可推断出受试者的理解能力、认知等与听觉刺激的联系。眼动追踪技术对探索失语症患者的信息加工机制和词句处理能力具有重要意义,但还应根据汉语的语言特性开展更多样化的目的性研究,帮助失语症患者获取和反馈更多有效信息。

摘要： 为研究海底隧道入口段驾驶员眼动特征,以海底隧道收费站至入口为研究对象,运用Facelab5.0眼动仪和录像机等设备,采集真实状态下驾驶员眼动特征、行车速度和行车位置数据,并依据道路线形、车辆行车特征和路段标志标线设置,将收费站至入口划分为提速驶离段、换道减速段、缓和段和过渡段(入口段),分析各区段驾驶员眼动特征及车速变化规律,并建立相应数学模型。研究结果表明:驾驶员驾车通过换道减速段和过渡段时,分别受交织车流与黑洞效应影响,行车速度减小、眼睑闭合度下降、眨眼频率增大;驾驶员行经入口段,车速呈上升-下降-上升-下降的趋势,眼睑闭合度呈增大-减小-增大-减小的趋势,眨眼频率呈减小-增大-减小-增大的趋势,且受交织车流与黑洞效应的影响显著。

摘要： 隧道作为一种特殊的管状构造物,因内外光环境的差异导致隧道进出口处的事故率明显高于普通路段。为提高隧道进出口处的安全性,提出一种具有视觉诱导功能的交通标线设计,并采用眼动特征指标检验标线的警示作用。基于透视原理与闪现率原理确定交通标线宽度与间距的取值范围,依据山区隧道的特点确定交通标线的具体设计值,通过视觉诱导理论设计的渐变交通标线与常规等间距设计的交通标线作对比;选取85名年龄在18~50周岁的受试者参与本项试验,通过虚拟驾驶技术获得不同的交通标线对驾驶员眼动特征的影响规律,以眼动特征表征受试人员在模拟行驶时的心理和生理的变化。对比两种交通标线对受试人员的瞳孔面积和注视区域的影响,绘制路面热力图及眼动轨迹图。研究表明:受试人员在试验中,接近隧道入口处时,行驶在具有视觉诱导功能的交通标线上瞳孔面积变化率较小,注视区域集中,注视点离散程度低,待完全进入隧道后眼动特征变化基本一致。说明具有视觉诱导功能的交通标线能较好的吸引驾驶人员的注意力,减少事故发生,与常规的交通标线相比眼动特征明显且具有良好的区分度。

摘要： 目的探讨军航塔台飞行管制员在连续工作条件下进行管制任务中的注意力分配特征。方法选取21名一线塔台飞行管制员进行长达3 h的模拟塔台飞行管制工作。采用Tobii glass3眼镜式眼动仪进行眼动数据采集,根据研究内容将模拟系统的屏幕划分为3个动态兴趣区:飞行计划区、雷达区和进出场区。将试验数据进行分段处理,即T0、T1、T2、T3、T4和T5时刻,每30 min为一段。结果军航管制员在不同兴趣区分配的注意资源差异有统计学意义(P<0.05)。从整体上来看,雷达区是管制的主任务,对雷达兴趣区的总注视持续时间、扫视持续时间以及注视点最多,在此分配的注意力资源最多(P<0.05)。T1时刻为雷达区注意资源逐渐增多的敏感时刻(P<0.05)。对于飞行计划区,在管制任务初期时分配的注意资源相比进出场和雷达区为最多(P<0.05)。随着管制任务的进行及任务类型发生变化,管制员对飞行计划的熟悉度增加,在T3时刻注意资源显著减少,呈现出先多后少的变化趋势(P<0.05)。结论管制员在任务刚开始时的注意力主要分配在飞行计划区,随着任务的进行,注意力资源向雷达区转移,可为管制员培训提供依据。

摘要： 在e-Learning环境中,学习普遍存在"情感缺失"问题,该问题会导致学习效果和学习体验下降.在学习过程中及时识别学习者的情感状态是解决"情感缺失"的首要问题,情感识别技术在人机交互教学得到了广泛的应用,但仍然存在不少问题和挑战.随着眼动追踪技术的发展,将眼动信号引入情感识别成为研究的热点.针对当前国内外在e-Learning环境中基于眼动特征的相关研究进行综述,对相关研究中采用的眼动特征、机器学习方法以及涉及的学习过程进行分类、归纳及分析,归纳了五类学习过程研究中常用的眼动特征和识别算法.通过对应用在疲劳检测、健康医疗以及人机交互等相关领域中的眼动特征进行分析,对可借鉴至MOOC学习环境下情感识别的眼动特征进行汇总,并为下一步如何采用眼动特征在MOOC环境下进行情感识别研究提出建议.

摘要： 采用视觉功效试验,研究隧道暗适应过程中LED光源色温对瞳孔直径、瞳孔面积变化率和反应时间的影响.结果表明:人眼暗适应过程分为初期和中后期两个阶段,前者时长约2 s,瞳孔面积变化率频繁超过70％,眨眼频率高达1.7次/s;后者时长约20 s,瞳孔面积变化率在±4％,眨眼频率恢复到正常水平.在暗适应初期,LED光源色温越高,人眼瞳孔面积越小,视觉负荷更低,反应更快;而中间色温LED光源更有利于提升暗适应中后期的视觉功效.据此,提出隧道入口段和过渡段的LED光源色温推荐值.

摘要： 公路隧道疲劳缓解灯光带的设置可以改善隧道内视觉环境,但其形式设计过于复杂会导致驾驶员的注意力过多地转移到灯光带上,危害驾驶安全.基于此,文章依托杨林特长隧道,利用眼动仪对驾驶员在隧道内以及疲劳缓解灯光带段的眼动特征进行现场测试,通过对比得到疲劳缓解灯光带对眼动特征的影响规律.研究结果表明:在灯光带段内驾驶员的注视范围扩大,呈线状向两侧隧道壁分布;驾驶员在疲劳缓解灯光带段内对隧道壁的注视时间更长,但仍远小于对中央主视区远方的注视时间;疲劳缓解灯光带段驾驶员在中央主视区远方的眼动类型几乎均为注视,而在两侧隧道壁的区域眼跳占据一定比例;在通过杨林特长隧道疲劳缓解灯光带时驾驶员主要关注的仍是前方的道路情况,驾驶员可以较为容易地获得并感知墙壁图案提供的信息.

摘要： 为解决隧道内驾驶员视觉舒适性差及行车安全性低的问题,搭建新型路面亮度系数测量装置,通过测量红色、黄色、绿色3种路面样品的亮度系数,分析其反光性能;同时采用虚拟实验法,建立符合实际工程的实验模型以及测试视频,分析受试者在3种彩色路面与原始路面驾驶时的视点注视轨迹、瞳孔面积变化率等眼动特征。主要结论如下:1)黄色样品的反光性能优于绿色与红色样品;2)受试者在红色路面驾驶时视点最集中,黄色路面驾驶时最分散;3)在红色路面驾驶时瞳孔面积变化率最大,其次是黄色;4)综合考虑路面样品反光性能与驾驶员视觉舒适性、驾驶警示性等因素,在公路隧道中间段铺设黄色路面最有利于驾驶员的安全行驶。

摘要： 羽毛球是一项动作精细准确、技战术复杂多变、对抗激烈的隔网性竞技运动项目,对运动员的视觉信息搜索以及运动决策的要求较高.预判是专项竞技能力研究的主要内容之一,相关研究主要集中在高时间压力的球类项目中,像网球、棒球、乒乓球等,但是有关羽毛球眼动特征研究并不多见.因此本研究基于视觉搜索和认知运动决策在羽毛球运动中的重要作用,以运动员的视觉搜索为切入点,运用认知心理学的实验方法,用眼动仪记录被试的眼动特征,并进行数据处理和分析.采用"专家-一般-新手"的研究范式,通过区分三种不同运动水平运动员的关键特质,力争为羽毛球运动员的科学选材和训练提供一定的参考依据,也为羽毛球运动员接发球的眼动特征和认知行为研究提供一定的数据依据.

摘要： 本研究使用眼动仪对不同英语水平的维吾尔族大学生阅读英语和维语记叙文的眼动特征进行比较研究,结果显示:阅读和眼动的各参数差异的显著,如:阅读时间,注视点的持续时间,注视点个数,眼跳次数等,维吾尔语各指标均明显地优于英语.并且高英语水平的维吾尔族大学生英语的一些指标逐渐接近于维吾尔语(母语)的水平,说明其英语水平在不断地提升.

摘要： 汽车在隧道内行驶时,驾驶员视野被控制在一个管状空间内,环境单调且不醒目,容易造成视觉疲劳进而引发交通事故.近年来出现的彩色沥青混凝土隧道路面,是否以及怎样影响视觉感受的问题亟待解决.针对该问题,本文采用虚拟现实技术及眼动特征分析实验方法,对公路隧道中间段彩色沥青混凝土道路视觉舒适性展开研究,探究红绿黄三种路面对受试者视觉舒适度的影响.通过分析受试者眼动特征,结果发现绿色最有利于受试者视觉舒适度,其次是红色,黄色路面产生的视觉舒适度最差.这一结果对减少公路隧道内交通事故有着一定的参考价值.

摘要： 对体育运动心理领域眼动研究的文献回顾与分析表明,运动员、教练员和裁判员的视觉搜索特征是眼动研究的主要课题;多数研究采用的是专家-新手范式;实验材料多为运动实践的影像场景;眼动特征和决策反应是观测的主要指标;眼动记录的仪器发展迅速.研究范式比较单一,缺乏对决策过程认知特点的研究,以认知加工为基础的眼动理论模型尚未建立,实验条件、环境、过程控制不够一致,研究涉及的运动项目、技术动作、战术情境,以及被试的群体和数量较少是当前体育运动眼动研究的主要局限.

摘要： 随着数据新闻、图表新闻的兴起,人们越来越多地接触新闻图表.本研究采用实验心理学眼动追踪技术,考察数字阅读特别是手机界面下,传统报纸新闻学"一图胜千言"的图表理解效果是否成立.根据图表理解理论的MMII模型,对35位被试进行预实验、前测、正式实验和后测,被试者扩展至大学生以外的职场人士.研究结果显示,数字阅读中新闻图表比文字信息更容易吸引人们的关注;但新闻图表的认知加工负荷与文字相当;就阅读理解效果来看,柱状图和折线图优于文字信息,而饼状图劣于文字信息;当加入色彩作为自变量时,三类黑白新闻图表的阅读理解正确率均高于彩色新闻图表.

摘要： 随着数据新闻、图表新闻的兴起,人们越来越多地接触新闻图表.本研究采用实验心理学眼动追踪技术,考察数字阅读特别是手机界面下,传统报纸新闻学"一图胜千言"的图表理解效果是否成立.根据图表理解理论的MMII模型,对35位被试进行预实验、前测、正式实验和后测,被试者扩展至大学生以外的职场人士.研究结果显示,数字阅读中新闻图表比文字信息更容易吸引人们的关注;但新闻图表的认知加工负荷与文字相当;就阅读理解效果来看,柱状图和折线图优于文字信息,而饼状图劣于文字信息;当加入色彩作为自变量时,三类黑白新闻图表的阅读理解正确率均高于彩色新闻图表.

摘要： 随着数据新闻、图表新闻的兴起,人们越来越多地接触新闻图表.本研究采用实验心理学眼动追踪技术,考察数字阅读特别是手机界面下,传统报纸新闻学"一图胜千言"的图表理解效果是否成立.根据图表理解理论的MMII模型,对35位被试进行预实验、前测、正式实验和后测,被试者扩展至大学生以外的职场人士.研究结果显示,数字阅读中新闻图表比文字信息更容易吸引人们的关注;但新闻图表的认知加工负荷与文字相当;就阅读理解效果来看,柱状图和折线图优于文字信息,而饼状图劣于文字信息;当加入色彩作为自变量时,三类黑白新闻图表的阅读理解正确率均高于彩色新闻图表.

摘要： 随着数据新闻、图表新闻的兴起,人们越来越多地接触新闻图表.本研究采用实验心理学眼动追踪技术,考察数字阅读特别是手机界面下,传统报纸新闻学"一图胜千言"的图表理解效果是否成立.根据图表理解理论的MMII模型,对35位被试进行预实验、前测、正式实验和后测,被试者扩展至大学生以外的职场人士.研究结果显示,数字阅读中新闻图表比文字信息更容易吸引人们的关注;但新闻图表的认知加工负荷与文字相当;就阅读理解效果来看,柱状图和折线图优于文字信息,而饼状图劣于文字信息;当加入色彩作为自变量时,三类黑白新闻图表的阅读理解正确率均高于彩色新闻图表.

摘要： 在空中交通管制工作中,管制疲劳程度度量是一项需要长期研究的重要课题.实时测量管制员的疲劳程度,对航空运输系统的安全运行有重要意义.提出以眼动行为特征指标作为反映管制员疲劳程度的依据,利用faceLAB5.0系统记录了管制员在正常状态和疲劳状态下进行管制模拟实验的眼动数据和绩效数据,分析了管制员的绩效数据与眨眼频率和瞳孔直径两种眼动指标在不同状态下的变化规律.研究发现与正常状态相比,管制员在疲劳状态下的眨眼频率增加,瞳孔直径减小.随着任务时间的增加,被试的绩效变差,眨眼频率增加,瞳孔直径减小,表明被试的工作状态从正常状态转为疲劳状态.统计分析结果说明,眨眼频率和瞳孔直径能够有效地检测管制员的疲劳状态,充分刻画不同工作时段管制员工作状态的变化,为开发实用的疲劳监测系统提供理论基础.

摘要： 在空中交通管制工作中,管制疲劳程度度量是一项需要长期研究的重要课题.实时测量管制员的疲劳程度,对航空运输系统的安全运行有重要意义.提出以眼动行为特征指标作为反映管制员疲劳程度的依据,利用faceLAB5.0系统记录了管制员在正常状态和疲劳状态下进行管制模拟实验的眼动数据和绩效数据,分析了管制员的绩效数据与眨眼频率和瞳孔直径两种眼动指标在不同状态下的变化规律.研究发现与正常状态相比,管制员在疲劳状态下的眨眼频率增加,瞳孔直径减小.随着任务时间的增加,被试的绩效变差,眨眼频率增加,瞳孔直径减小,表明被试的工作状态从正常状态转为疲劳状态.统计分析结果说明,眨眼频率和瞳孔直径能够有效地检测管制员的疲劳状态,充分刻画不同工作时段管制员工作状态的变化,为开发实用的疲劳监测系统提供理论基础.

摘要： 本发明公开了一种石墨烯眼动片，所述石墨烯眼动片包括柔性衬底、设置在柔性衬底上的石墨烯纳米墙和设置在石墨烯纳米墙上的第一电极和第二电极。本发明还公开了一种眼动心理调节仪，包括I/O转换器、下位机、CPLD模块、上位机、LED灯、声音节拍器以及石墨烯眼动片；下位机分别与I/O转换器、CPLD模块、上位机、LED灯、声音节拍器连接，CPLD模块与石墨烯眼动片的第一电极连接，I/O转换器与石墨烯眼动片的第二电极连接，本发明还公开了一种眼动测试方法。本发明能够提供光刺激和节拍器两种激发模式，并能够对眼动反应予以及时分析。

摘要： 本发明公开了一种仿生眼动眼控制系统和仿生眼动眼控制方法。其中，该方法包括：将图像给定特征和反馈回来的图像特征相减，得到图像平面内的误差；再将图像平面内的误差与增益矩阵相乘，得到目标在图像平面内的变化速度；最后利用雅克比矩阵对目标在图像平面内的变化速度进行变换处理，得到第一至第四步进电机中任一步进电机的运动速度，从而通过第一至第四步进电机的运动速度的控制实现对仿生眼的控制，实现了稳定有效地模仿人眼实现扫视、平滑追踪和趋异运动的技术效果。

摘要： 本发明公开了一种石墨烯眼动片，所述石墨烯眼动片包括柔性衬底、设置在柔性衬底上的石墨烯纳米墙和设置在石墨烯纳米墙上的第一电极和第二电极。本发明还公开了一种眼动心理调节仪，包括I/O转换器、下位机、CPLD模块、上位机、LED灯、声音节拍器以及石墨烯眼动片；下位机分别与I/O转换器、CPLD模块、上位机、LED灯、声音节拍器连接，CPLD模块与石墨烯眼动片的第一电极连接，I/O转换器与石墨烯眼动片的第二电极连接，本发明还公开了一种眼动测试方法。本发明能够提供光刺激和节拍器两种激发模式，并能够对眼动反应予以及时分析。

摘要： 本发明提供了一种基于微眼跳特性的眼动多特征融合疲劳检测系统，所述基于微眼跳特性的眼动多特征融合疲劳检测系统采用基于神经网络的高速摄像机对人脸进行检测和识别，准确标记人脸的多个关键点，并精确提取眼睛的位置，进而实现对驾驶员眼睛状态的实时跟踪，对眼部特征进行获取和分析进行疲劳状态的判断。本发明选用多个眼动指标综合评估驾驶疲劳程度，避免了由单指标引起的误判；通过多个眼动指标综合检测驾驶员疲劳状况并对疲劳驾驶发出警报，对交通安全尤为重要。

摘要： 本发明实施公开了一种基于眼动特征的可穿戴设备认证方法。所述方法利用人体眼球运动特征的普遍性、唯一性、以及可测量性等特点，采用随机化方案以模拟同态加法，利用非对称密码加密体系对用户眼动特征数据进行加密，来实现终端设备对用户的身份认证。在终端设备与可穿戴设备交互过程中，用户的眼球运动特征及其设置的阀值等敏感数据先经过同态加密算法进行加密，然后再进行传输，保证了交互数据的安全性，可以有效避免恶意攻击者进行重放、假冒等攻击。本文提出的方法，将用户的眼球运动特征这一生物特征与密码学算法结合起来，实现可穿戴设备配对的终端设备对用户的身份认证，方法新颖，适用于带有集成有眼动信息采集装置的可穿戴设备应用场景。

摘要： 本发明公开了一种基于匹配特征的三维注视点估计及三维眼动模型建立方法，以眼动数据和立体视频刺激数据作为输入，首先同步提取眼动特征集；训练一个高斯过程回归模型来估计观察者的注视视线向量；将视线与刺激显示面相交来获得二维屏幕注视点位置；用观察者眼动特征数据、视线向量数据和立体视图的视差数据的匹配特征集来训练梯度提升回归模型，进一步获取注视深度；最终通过组合二维屏幕注视点及其相应的注视深度来获得观察者三维注视点的坐标，构建被测者观看立体视频刺激时的三维眼动感知模型。本发明具有高采样精度，深度学习和智能数据处理强大的数据处理能力对眼动数据和三维立体视频数据进行同步处理，因而算法精度也得到了提高。

摘要： 本发明公开了一种基于眼动特征的换脸视频篡改检测方法及系统，该方法包括下述步骤：检测待测视频中的人眼区域，并对眼部特征点进行定位，并预测眼球中心位置；计算待测视频各帧的视线方向向量，并计算视线变化率序列和视线转移方向序列；根据视线变化率序列计算单眼灵活度；根据视线变化率序列计算双眼视线变化率吻合度，根据视线转移方向序列计算双眼视线转移方向吻合度；根据单眼灵活度、视线变化率吻合度、视线转移方向吻合度判断视频是否经过换脸篡改。本发明从生物信号的角度出发，提取视频中人眼眼球运动的固有特征，从单眼灵活度和双眼吻合度描述真实视频与换脸视频之间的眼动特征差异，提升了检测效果，并具有通用性和实时性。

摘要： 一种基于脑电时空频特征和眼动特征的多模态情绪分类方法，由获取脑电信号和眼动特征数据集、脑电信号数据集预处理、选取数据样本、增强脑电数据、脑电数据标准化、划分训练集和测试集以及验证集、构建三维卷积神经网络和深度神经网络、训练三维卷积神经网络和深度神经网络、多模态决策融合、测试网络性能步骤组成。本发明采用多模态方法从决策级融合层次将脑电信号和眼动信息两种模态进行融合，进行情绪分类；针对脑电信号数据集训练了三维卷积神经网络，针对眼动特征数据训练了深度卷积神经网络，将脑电信号在时间域、空间域和频率域特征三种特征进行融合，对脑电信号和眼动信息模态进行情绪分类，提高了情绪分类的准确率。

摘要： 一种基于眼动特征与DeepFM的直播购物兴趣度预测方法，对经过眼动仪输出后的直播视频进行注视时间相关的数据处理。利用封装后的跟踪模型对于直播售卖物品进行跟踪。建立跟踪框为用户视点与目标区域。基于得到用户的眼动数据，并引入协作信息图，通过协作信息图将用户行为和项目知识编码为统一的关系图；基于DeepFM架构，在深度神经网络上添加自注意力机制提高模型对于关键信息的学习能力；输出结果并通过二元交叉熵损失函数Logloss以及AUC评判模型精度。本发明基于用户历史浏览数据(含眼动数据)训练模型。使用者可通过此模型预测用户对于直播商品的兴趣度大小，以供相关人员调整直播策略、提升直播中用户的体验。

摘要： 本公开是关于一种基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于解码模型训练的脑电样本数据构建脑电时‑空特征提取模型、脑电频域特征提取模型并提取脑电时‑空特征、脑电频域特征；基于眼动信号样本数据构建眼动时域特征提取模型并提取时域特征，基于脑电时‑空特征、脑电频域特征、时域特征构建脑电与眼动特征的分类模型，实现基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码。本公开充分利用脑电与眼动双模态脑信息数据的协同优势，提取双模态脑信息的时‑空‑频联合特征，提高了基于快速序列视觉呈现脑机接口的图像三分类解码效率，推动了脑机接口在小样本图像目标快速检索及脑机智能的融合。