基于眼动跟踪的情绪识别方法研究  

作　　者：盛丹怡 卢奇 程时伟[1] 

机构地区：[1]浙江工业大学,杭州310023

出　　处：《人类工效学》2022年第6期57-62,共6页Chinese Journal of Ergonomics

基　　金：浙江省自然科学基金(LR22F020003);国家自然科学基金(62172368)。

摘　　要：目的研究眼动特征与情绪表达之间的联系,探索有效的情绪识别分类方法。方法开展基于眼动的情绪实验,从原始眼动数据中提取与情绪表征相关的眼动特征,分析眼动特征随不同情绪变化的显著性,并采用三种分类算法(SVM、LDA、k-NN)对情绪的三分类任务进行充分实验。结果单因素方差分析结果表明,注视次数、注视时间、眼跳距离的全部特征和瞳孔直径的部分特征在不同情绪下具有显著性差异;最小显著性差异法结果表明,区分积极与消极、中性与消极情绪的效果较区分积极与中性情绪更为显著。最终使用支持向量机分类算法在积极、中性、消极三分类实验中获得的准确率最高,达77.78%。结论利用眼动特征识别不同情绪的方法是可行且有效的。

关 键 词：认知 心理危机 应激 眼动跟踪 情绪识别 人机交互 机器学习 

分 类 号：TP3-05[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]