【摘 要】
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眼动追踪技术在人机交互、用户行为识别、预测等方面得到了广泛应用,但是如何自动识别用户的地图阅读行为,眼动行为仍具有一定的挑战性。本文提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的方法识别用户阅读地图线状要素时的眼动行为。本试验首先通过25名被试者阅读地图过程中的眼动行为进行数据采集,然后提取了250个眼动特征并对其进行离散化处理,采用最小冗余最大相关方法进行特征选择排序。结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m
【机 构】
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北京师范大学地理科学学部,北京师范大学地理空间认知与可视分析实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41871366)。
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眼动追踪技术在人机交互、用户行为识别、预测等方面得到了广泛应用,但是如何自动识别用户的地图阅读行为,眼动行为仍具有一定的挑战性。本文提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的方法识别用户阅读地图线状要素时的眼动行为。本试验首先通过25名被试者阅读地图过程中的眼动行为进行数据采集,然后提取了250个眼动特征并对其进行离散化处理,采用最小冗余最大相关方法进行特征选择排序。结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m=5时分类准确率最大为78.27%;而采用信息差法,特征数量为m=4时分类准确率达到最大值为77.01%
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