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基于眼动信号的感兴趣检测方法研究
1
作者
王新志
曾洪
+1 位作者
张华宇
宋爱国
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期14-17,共4页
为了使机器智能达到人类的识别能力,需要提供标注的难例样本。常用的键盘、鼠标等标注方式效率较低,基于眼动信号的标注方式无需手动操作,但目前研究多采用依赖特征工程的浅层模型实现感兴趣检测以标注样本。针对浅层模型存在的问题,基...
为了使机器智能达到人类的识别能力,需要提供标注的难例样本。常用的键盘、鼠标等标注方式效率较低,基于眼动信号的标注方式无需手动操作,但目前研究多采用依赖特征工程的浅层模型实现感兴趣检测以标注样本。针对浅层模型存在的问题,基于特征通道权重重分配多尺度残差网络模型对注视序列分类以实现感兴趣检测,并通过对比实验验证本文方法的有效性。实验结果表明:提出的多尺度残差网络模型分类精度达到96%,较现有基于浅层模型的方法和未改进的基于深层模型的方法,显著提升了感兴趣检测的精度和鲁棒性。
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关键词
视线追踪
眼动事件检测
时间序列分类
多尺度残差网络
感兴趣
检测
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职称材料
题名
基于眼动信号的感兴趣检测方法研究
1
作者
王新志
曾洪
张华宇
宋爱国
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期14-17,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173089)。
文摘
为了使机器智能达到人类的识别能力,需要提供标注的难例样本。常用的键盘、鼠标等标注方式效率较低,基于眼动信号的标注方式无需手动操作,但目前研究多采用依赖特征工程的浅层模型实现感兴趣检测以标注样本。针对浅层模型存在的问题,基于特征通道权重重分配多尺度残差网络模型对注视序列分类以实现感兴趣检测,并通过对比实验验证本文方法的有效性。实验结果表明:提出的多尺度残差网络模型分类精度达到96%,较现有基于浅层模型的方法和未改进的基于深层模型的方法,显著提升了感兴趣检测的精度和鲁棒性。
关键词
视线追踪
眼动事件检测
时间序列分类
多尺度残差网络
感兴趣
检测
Keywords
gaze tracking
eye movement event detection
time series classification
multiscale residual network
detection of interest
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于眼动信号的感兴趣检测方法研究
王新志
曾洪
张华宇
宋爱国
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
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