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2类礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律研究
1
作者
廖慧敏
弋佳正
罗小娟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期177-182,共6页
为研究不同礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律,采用眼动技术对个体在阅读标语过程中的眼动行为进行记录,并对实验数据进行统计分析。研究结果表明:在注视次数和总注视时间上,不礼貌属性标语大于礼貌属性标语,在首次注视时间上2者未存...
为研究不同礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律,采用眼动技术对个体在阅读标语过程中的眼动行为进行记录,并对实验数据进行统计分析。研究结果表明:在注视次数和总注视时间上,不礼貌属性标语大于礼貌属性标语,在首次注视时间上2者未存在显著差异;在阅读路径上,不礼貌属性标语的路径更长且回视现象更多;在关键词方面,结果导向关键词的注视时间和次数大于行为指导类关键词,其中恶性结果导向关键词最大。
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关键词
消防安全标语
眼
动
注视
眼动路径
聚类分析
下载PDF
职称材料
人类视觉行为的混合高斯-隐马尔可夫模型
被引量:
3
2
作者
刘华茜
郑秀娟
+2 位作者
王艳
张昀
刘凯
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期512-519,共8页
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...
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,大于三分类机会概率(0.333);第二组试验应用TSS方法,分类准确率均值提高至0.610;第三组将GMMHMM与TSS结合,分类准确率均值达到0.602,且相较于第二组模型更稳定;最后,将模型分析结果与眼跳(SA)等特征分析结果进行比较,建模分析方法远好于基础信息分析方法。同时,通过对三类任务特性分析,结果显示,自由查看任务特异性较高,而对象搜寻任务的敏感度较高。综上所述,GMM-HMM模型应用在眼动模式识别领域有较好的特征提取效果,引入TSS方法可以加强眼动特征差异,尤其对搜寻类任务的眼动路径识别有更好的优势,也为单一状态眼动序列提供了新的解决方案。
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关键词
混合高斯-隐马尔可夫模型
眼动路径
时移分段法
模式识别
视觉行为
原文传递
题名
2类礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律研究
1
作者
廖慧敏
弋佳正
罗小娟
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期177-182,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51704328)。
文摘
为研究不同礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律,采用眼动技术对个体在阅读标语过程中的眼动行为进行记录,并对实验数据进行统计分析。研究结果表明:在注视次数和总注视时间上,不礼貌属性标语大于礼貌属性标语,在首次注视时间上2者未存在显著差异;在阅读路径上,不礼貌属性标语的路径更长且回视现象更多;在关键词方面,结果导向关键词的注视时间和次数大于行为指导类关键词,其中恶性结果导向关键词最大。
关键词
消防安全标语
眼
动
注视
眼动路径
聚类分析
Keywords
fire safety slogan
eye movement fixation
eye movement path
cluster analysis
分类号
X956 [环境科学与工程—安全科学]
下载PDF
职称材料
题名
人类视觉行为的混合高斯-隐马尔可夫模型
被引量:
3
2
作者
刘华茜
郑秀娟
王艳
张昀
刘凯
机构
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
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期512-519,共8页
基金
四川科技计划项目(2019YFS0140)
成都市技术创新研发项目(2020-YF05-01386-SN)。
文摘
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,大于三分类机会概率(0.333);第二组试验应用TSS方法,分类准确率均值提高至0.610;第三组将GMMHMM与TSS结合,分类准确率均值达到0.602,且相较于第二组模型更稳定;最后,将模型分析结果与眼跳(SA)等特征分析结果进行比较,建模分析方法远好于基础信息分析方法。同时,通过对三类任务特性分析,结果显示,自由查看任务特异性较高,而对象搜寻任务的敏感度较高。综上所述,GMM-HMM模型应用在眼动模式识别领域有较好的特征提取效果,引入TSS方法可以加强眼动特征差异,尤其对搜寻类任务的眼动路径识别有更好的优势,也为单一状态眼动序列提供了新的解决方案。
关键词
混合高斯-隐马尔可夫模型
眼动路径
时移分段法
模式识别
视觉行为
Keywords
Gaussian mixture-hidden Markov model
scanpath
time-shifting segmentation method
pattern recognition
visual behavior
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2类礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律研究
廖慧敏
弋佳正
罗小娟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
2
人类视觉行为的混合高斯-隐马尔可夫模型
刘华茜
郑秀娟
王艳
张昀
刘凯
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
已选择
0
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