基于SVM的眼動軌跡解讀思維狀態(tài)的研究.pdf

1、眼動軌跡是眼睛注視事物過程中注視點隨時間變化的序列，它動態(tài)反映人在閱讀、駕駛、運動等過程中的眼部活動情況，眼動軌跡含有非常豐富的信息。
　　 目前，從人們的眼動軌跡來解讀人的思維狀態(tài)已成為應用心理學的研究熱點。然而，在眼動研究的眾多領域中，如：閱讀的眼動研究；圖畫觀看、視覺搜索和模式識別的眼動研究；眼動的交通心理學研究；眼動在航空心理學研究中的應用、眼動在體育心理學研究中的應用等。眼動研究所采用的實驗方法是：首先對被試的眼動參數(shù)

2、(如注視時間、眼跳時間、回視時間、眼跳潛伏期、追隨運動時間等)進行統(tǒng)計，再對統(tǒng)計結(jié)果進行統(tǒng)計學分析(如多因素方差分析)，最后對統(tǒng)計學的結(jié)果進行分析得出實驗結(jié)論。這樣的研究方法都是對眼動軌跡的靜態(tài)指標的分析，缺少對眼動軌跡整個動態(tài)指標的分析。
　　 為此，本研究以眼動軌跡動態(tài)指標分析方法為研究重點，結(jié)合先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對眼動軌跡進行分析。本文以四方趣題為研究材料，通過Tobii眼動儀記錄被試解題時的眼動軌跡，然后對記錄的眼動軌跡

3、數(shù)據(jù)采用綜合眼動指標加權(quán)的方法進行預處理，并采用機器學習中的SVM方法對預處理后的眼動軌跡進行分析，從而通過眼動軌跡來解讀人的思維狀態(tài)。
　　 本文的研究方法可被推廣到其他領域，如，分析駕駛員的眼動軌跡，合理設計交通管理辦法，避免交通事故；分析閱讀時眼動軌跡設計合理人機界面等。
　　 本文主要做了以下幾方面的工作：
　　 1、為了實現(xiàn)眼動軌跡解讀人的思維狀態(tài)，本文采用了四方趣題做為研究材料，通過Tobii眼動儀來

4、記錄被試解答四方趣題過程中的眼動軌跡，從而從記錄的眼動軌跡中來解讀人們解答四方趣題時的思維狀態(tài)。
　　 2、數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘中最關鍵的一步，它關系到挖掘的質(zhì)量。傳統(tǒng)的眼動研究對數(shù)據(jù)按照注視時間、回視時間等單個眼動指標進行統(tǒng)計分析，不能完整反映眼動信息。本文采用的預處理方法是：對四方趣題中的各個興趣區(qū)的注視持續(xù)時間和回視等眼動綜合指標進行加權(quán)求值，從而全面地反映眼動軌跡所包含的信息。
　　 3、支持向量機(Suppor