大学生面孔识别中不同兴趣区及被试性别的差异研究

采用眼动追踪技术,以60名大学生为被试,进行2×3的混合实验,探讨不同兴趣区在面孔识别中的重要性,以及被试性别是否对面孔识别产生影响.结果发现被试对眼睛的注视点个数、总注视时间、首注视持续时间显著多于鼻子和嘴巴;鼻子部位的首视点时间显著先于眼睛和嘴巴部位;兴趣区在各眼动指标上,皆存在主效应,P0.05.兴趣区与被试性别在注视点个数、总注视时间上的交互作用显著;男生对鼻子部位的注视次数和注视时间比女生更多,而女生对眼睛的注视次数显著多于男生.研究表明:眼睛在面孔识别中发挥着比鼻子、嘴巴更加重要的作用,对眼睛的认知加工更多,被试性别影响大学生对面孔识别的眼动模式.     

校园二维广告兴趣度的眼动研究

目的:考察对广告感兴趣程度不同的个体在观看不同类型的校园广告时的加工情况。方法:利用眼动仪,采用二因素实验设计对40名大学生进行实验。结果:两种广告样式在注视时间、注视次数和感兴趣程度上的差异无统计学意义(P>0.05),而两种广告内容在两种主要眼动指标和感兴趣程度上差异有统计学意义(P<0.05)。结论:感兴趣程度不同的个体对纯文案广告中那些有关公司的区域更加关注。     

蒙古族大学生阅读蒙汉文散文的眼动研究

文章采用眼动记录方法,以阅读蒙文和汉文篇章为切入点,对蒙古族双语学生进行测查,探讨母语为蒙古语的双语学习者在阅读蒙汉文散文时熟悉度的差异及其眼动特点.结果表明:蒙古族大学生阅读蒙汉文散文时的注视点持续时间、注视频率、眼跳幅度等指标都没有显著差异,随着教育教学的优化蒙古族大学生阅读蒙汉两种文字文章的阅读效率高,说明汉语水平在不断提高.     

多民族人脸和眼动情感数据库的构建

多民族情感计算和识别研究有利于分析和理解不同民族之间情感表达的差异性,而不同民族之间的情感分析和识别研究需要以多民族情感数据作为数据基础。利用情感诱导视频等方式采集人的面部表情和眼动数据,建立了包含5个民族6种基本表情的多民族情感数据库。其中包含11328幅表情图片和196个眼动轨迹信息。实验过程中对图像和数据文件名构建编码规则,对取得的表情图片数据进行灰度化、人脸关键部位截取等图像处理,同时提取眼动仪记录的眼动数据,将表情图片及眼动轨迹信息进行整理,进而组成多民族情感数据库。该数据库的建立对多民族情感识别和智能人机交互领域的发展起到一定促进作用。     

女性陌生面孔识别优势的眼动研究

面孔识别是一项重要的社交技能,在基于前人眼动研究基础上,该研究旨在寻找女性面孔识别优势的眼动依据。使用SMI桌面眼动仪为实验工具,随机选取了46名大学生进行2×2×2混合设计的眼动实验。结果显示,女性在面孔识别比男性面孔识别的准确率高;同性别图片识别准确率优于异性别;心理旋转组与未心理旋转组的识别准确率结果不存在性别差异;存在识别准确率差异。具体表现为,女性面孔识别主要兴趣区在眼睛部分,男性面孔识别主要兴趣区在鼻子部分。     

基于眼动实验的飞机座舱界面字符编码分析

驾驶舱是飞机的命令中枢,驾驶舱显示界面的信息设计质量直接影响到飞行任务的完成,大多数飞行相关信息都以字符形式展现在飞机座舱界面上。为探究飞行员对不同字符编码元素的识别效率,通过飞机座舱界面字符编码、眼动追踪法及行为绩效评估法研究了飞机座舱界面字符大小、笔画宽度、字符间距对飞行员认知效率的影响。结果表明：从行为数据来看,字符字高6.5 mm的字符反应时最短。从眼动实验数据来看,字符字高6.5 mm的字符注视时间最短、注视百分比最小、使受试者瞳孔直径最小;从行为数据来看,字符笔画宽度400W3C的字符反应时最短。从眼动实验数据来看,字符笔画宽度400W3C的字符注视时间最短、注视百分比最小、使受试者瞳孔直径最小;从行为数据来看,字间距100的字符反应时最短。从眼动实验数据来看,字间距100的字符注视时间最短、注视百分比最小、字间距0的字符使受试者瞳孔直径最小。可见不同字符编码识别效率不同,字高6.5 mm、笔画宽度400W3C、字间距100的字符编码识别效率最高,该结论可用于飞机座舱界面的设计中。     

基于深度学习的人脸表情识别研究与应用

人脸面部表情是人机交互和非言语交际的有效方式,对面部表情进行识别并分析,可以获取很多信息,在安全监控、人工智能、军警、心理学等领域有着许多不同的应用。本研究基于深度学习对人脸表情识别进行深入研究,采用Open CV内置算法进行人脸检测,利用卷积神经网络进行面部表情识别,实现对人脸最基本的7种表情包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立分别进行识别。与传统的人脸表情识别方法相比较,卷积神经网络的识别精度高,训练参数少,在面部表情特征表现明显的情况下,对7种表情的识别精度都能超过70%以上。     

集装箱桥吊司机眼动疲劳度分析

为揭示港口集装箱桥吊司机眼睛疲劳规律,采用视线跟踪技术和智能优化算法相结合,分析桥吊司机操作过程中的眼动参数与驾驶疲劳之间相关性,运用眼动参数建立驾驶疲劳推断评判模型.设计了驾驶员实测操作实验方案,确定注视时间百分比、注视点数目为眼动测量指标,研究眼动测量指标与驾驶疲劳的相关性.分析驾驶员眨眼、注视、眼跳三种眼动形式实测数据与驾驶疲劳的线性与非线性变化关系,求得注视分布变异系数,得到注视分布变异系数与驾驶疲劳之间的关系.     

敌对人群对虚拟攻击场面注意偏向的眼动研究

目的：探讨敌对人群对攻击场面的注意偏向.方法：挑选高敌对、低敌对大学生各16名,让他们观看48张人为布置的箱庭虚拟场面图片,其中包含攻击场面、和平场面的图片各24张,采用眼动追踪技术,采集被试观看图片的眼动数据.结果：两组大学生对攻击场面的注视时间、注视点数均显著多于和平场面,表现出对攻击场面的注意偏向;高敌对组在攻击场面上的首次注视时间显著高于低敌对组,表现出对攻击场面的注意偏向.结论：首次注视时间是鉴别敌对状态的有效指标.     

基于眼动实验的产品造型与意象空间匹配度评估指标选取

为了提取产品造型与意象空间匹配度评估指标,设计产品造型意象认知眼动实验,通过Tobii Pro T60 XL眼动仪记录被试眼动数据,分析产品造型意象认知主观评分、眼动指标数据的特征以及相互之间的相关性。结果显示：不同感性词汇与产品造型的匹配度差异显著;主观评分中意象评分、意象评分标准差、难度评分能体现感性词汇的度量性、灵敏度;意象评分与意象兴趣区中最后注视点匹配率与被试决策行为密切相关;意象兴趣区中注视时间及注视次数与被试主观评分行为相关。可以综合这些主客观指标进一步构建产品造型与意象空间匹配度评估模型。