自我聚焦对社交焦虑个体外部注意与状态焦虑的作用——来自眼动与生理指标的证据

为模拟真实的社会化场景,探究自我聚焦如何影响社交焦虑个体对外部社交反馈信息的注意与状态焦虑,采用演讲与自由观看任务, 105名被试在实验室中面对屏幕进行即兴演讲,同时自由观看提前录制的包含12位听众的录像,听众分别表现出正性、中性和负性的反馈。研究中操纵被试的自我聚焦(高自我聚焦条件或低自我聚焦条件),采用眼动仪测量被试在演讲中对正性、中性和负性反馈的注意,并使用生理仪测量皮肤电和心率。结果显示,自我聚焦在整体上减少了高、低社交焦虑组对外部社交反馈信息的注意,高、低社交焦虑组的心率在高自我聚焦条件下均比低自我聚焦条件下快。研究结果表明,自我聚焦削弱了社交焦虑个体对外部刺激的注意加工。     

基于人眼状态的驾驶员疲劳检测

为提高驾驶员疲劳检测的准确性, 提出一种改进的眼睛状态检测方法。利用“参考白冶算法对原始帧图像做光照补偿处理, 基于肤色特征检测出人脸; 利用积分投影法将人脸和眼睛分割出来, 结合眉毛和眼睫毛之间距离的变化、眼睛区域黑色像素点的个数变化这两个参数对眼睛的状态做出判断。若连续5 帧图像眼睛均为闭合状态, 则系统给出疲劳警报。实验结果表明, 利用两个参数检测的准确率高于单个参数检测的准确率。     

影响儿童开放性眼外伤预后的相关因素分析

目的探讨影响儿童开放性眼外伤预后的相关因素.方法回顾性分析近期救治的开放性眼外伤患儿34例,比较受伤年龄、就诊时间、是否合并眼内炎等对预后的影响.结果①受伤年龄越小预后越差;②就诊时间越晚预后越差;③眼内炎严重影响儿童眼外伤的预后。结论对于儿童眼外伤重在预防,早期发现、早期正确治疗能改善开放性眼外伤患儿的预后.     

非均匀光照下的人脸表情多状态检测与分类

提出了一个用改进的不易受光照影响的ASM(Illum ination Insensitive-Active Shape Model,简称I2-ASM方法)进行眼睛和嘴巴轮廓检测以及用组合方法进行眼睛和嘴巴状态分类的算法。对有丰富表情的人脸图像进行实验,结果表明,提出的算法即使在非均匀光照下也能取得较好的轮廓检测和状态分类结果。     

2485例眼科住院病人分析

本文对我院近１０年２４８５例眼科住院病人进行统计分析，结果表明：白内障发病率最高，占住院总数的３４．５３％，其中老年性白内障占７９．８３％，占住院总数的２７．５７％，眼外伤居第二位，占住院总数的１３．００％以青年男性为多；青光眼占１１．３１％，以急性闭角青光眼为多见。通过统计分析，间接了解我省眼病的发病情况，为今后我省防盲治盲工作提供一定的决策依据。     

基于计算机视觉的保偏双尾纤装配精度检测

分析和计算了双尾纤的装配精度对保偏准直器保偏性能的影响,指出双尾纤端面“猫眼”的垂直度是主要影响因素.基于计算机视觉原理,通过CCD摄像机、图像采集卡,采集双尾纤端面的图像,建立了“猫眼”垂直度的检测模型.由VC编程对图像进行处理,实现了“猫眼”垂直度的检测,检测精度可达0.5°.该方法已在保偏双光纤准直器工业装配中得到应用.     

佤族的6项不对称行为特征的研究

2005年10月在云南省耿马县四排山乡调查了252例(男135例,女117例)佤族人的6项不对称行为特征(扣手、利手、叠臂、叠腿、利足和利眼).研究结果显示:1)佤族中6项不对称行为特征L型率均低于R型率;2)佤族中6项不对称行为特征的出现率除叠臂、利足有性别间差异外,其他4项指标的出现率均无性别间差异;3)佤族扣手、叠腿的出现率与内蒙古汉族、蒙古族、朝鲜族、回族差异显著;佤族利手出现率与内蒙古回族差异显著;佤族叠臂出现率与内蒙古汉族和贵州布依族差异显著;4)对佤族6项指标间的相关性分析显示:利手-叠腿、利手-利足、叠腿-利足间存在相关性,且L-L型组合(左型-左型)的出现率低于R-R型组合(右型-右型)的出现率.     

基于DCNN的管制员疲劳状态检测

空中交通管制员疲劳工作势必会严重威胁空中交通安全,通过对眼睛睁闭状态判定是现阶段对管制员疲劳检测的一种主要方式。为检测管制员疲劳状态,提出了一种基于迁移学习的DCNN眼睛状态识别模型。首先,利用深度级联神经网络的MTCNN算法检测出管制员面部区域,并实现对面部5个关键点标定和眼睛的定位;然后将检测到的眼睛图像传入到预训练的DCNN眼睛状态分类模型,识别眼睛的睁闭眼状态;最后结合PERCLOSE 80指标检测管制员疲劳状态。分别在ZJU、CEW和ATCE数据集上,对DCNN、VGG16、InceptionV3、ResNet50四种模型的准确率、损失率和F1分数指标进行对比实验。实验结果表明：在ZJU和CEW数据集上,DCNN眼睛状态分类模型检测准确率为97%,较VGG16、InceptionV3、ResNet50等模型进行眼部状态分类任务,DCNN模型的F1分数有3%至7%的提高。在ATCE数据集上DCNN模型检测准确率达到98.35%,F1分数达到98.06%,验证了DCNN模型的有效性与准确性。     

光纤通信眼图的理论教学与实验教学

介绍了光纤通信眼图的理论教学与实验教学，指出理论与实验相结合的教学方法有利于学生更加深刻地理解和掌握眼图的形成原理、眼图提供的光纤通信系统性能信息以及眼图的测量方法。