首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究
引用本文:陈俊杰,严会霞,相洁.基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[J].计算机工程与应用,2011,47(11):39-42.
作者姓名:陈俊杰  严会霞  相洁
作者单位:太原理工大学 计算机与软件学院,太原 030024
基金项目:国家自然科学基金,山西省自然科学基金
摘    要:从人们的眼动轨迹来解读人的思维状态已成为应用心理学的研究热点。以四方趣题为研究材料,通过Tobii眼动仪记录被试解题时的眼动轨迹,以眼动轨迹数据中各个AOI的注视持续时间和回视等综合指标的加权值作为特征值训练SVM分类器。经过三种不同的分类任务的实验验证,SVM分类的准确率很高,泛化能力很强,可以作为眼动轨迹分析的分类方法,从而可根据眼动轨迹解读被试解题时的不同策略。

关 键 词:SVM分类  眼动轨迹  四方趣题  眼动指标  
修稿时间: 

Study of decoding mental state based on eye tracks using SVM
CHEN JunJie,YAN Huixia,XIANG Jie.Study of decoding mental state based on eye tracks using SVM[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(11):39-42.
Authors:CHEN JunJie  YAN Huixia  XIANG Jie
Affiliation:College of Computer and Software,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China
Abstract:It is a hot topic in applied psychology that interpreting people's thinking from eye tracks.In this paper,research material is 4*4 sudoku.The Tobii eye tracker records subjects'eye tracks while solving 4*4 sudouk.And then this paper uses feature values,the weighted value of the composite indicators,such as the duration,regression time of each AOI,to train SVM classifier.The experiments of three different classification tasks show that the classification accuracy is very high,and the ability of generalization is strong.SVM can be used for the classification of eye tracks.So this paper can interpret different problem-solving strategies according to the results of classification of eye tracks.
Keywords:Support Vector Machine(SVM)classification  eye track  4*4 sudoku  eye parameter
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号