【摘 要】
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传统的户外标识系统视觉行为提取方法中存在人眼注视点定位偏差大的问题,为此,提出基于眼动追踪仪的户外标识系统视觉行为提取方法研究。利用眼动追踪仪跟踪受众视觉,确定人
【基金项目】
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西安文理学院2019年度教学研究与改革项目“基于动态大数据的校企人才联盟创新教学平台研究”(No.JY2019JGA01)
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传统的户外标识系统视觉行为提取方法中存在人眼注视点定位偏差大的问题,为此,提出基于眼动追踪仪的户外标识系统视觉行为提取方法研究。利用眼动追踪仪跟踪受众视觉,确定人眼注视点,根据眼动数据指标捕捉视觉行为,引用两层栈式卷积模型,训练第一层网络得到人眼检测器,训练第二层网络得到视觉行为检测器,训练完成后,利用检测器实现户外标识系统视觉行为提取。测试结果表明:与传统的视觉行为提取方法相比,设计的基于眼动追踪仪的户外标识系统视觉行为提取方法在25个测试位置上,其注视点与定位的位置重合程度远大于传统方法,说明该方法适合应用在户外标识系统视觉行为提取中。
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