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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于眼动证据融合的人群识别方法，属于图像处理领域。采集不同人群组别的眼动数据构建训练样本集，输入所提出的网络模型，网络模型包括图像编码器、序列编码器、证据预测器、证据融合网络。先采用预训练的图像编码器将图像映射到图像表征空间中，图像表征空间中按照扫视路径坐标获得的时序特征序列。然后根据眼动坐标序列分别提取各个时刻对应的图像表征并堆叠，再通过序列编码器将该图像表征序列映射为时序序列以保证各个时刻的表征都蕴含上下文信息。然后经过证据预测器得到证据，进一步得到单个扫视路径层面的不确定性与对不同类别的置信。
主权项：1.一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，包括：根据具体人群识别问题选择测试图像构建测试图像库；获取被试者观看测试图像的扫视路径；将测试图像和测试图像对应的扫视路径输入预训练的人群识别网络，所述人群识别网络包括图像编码器、序列编码器、证据预测器和证据融合网络，所述图像编码器用于将图像映射到图像表征空间中，按照扫视路径坐标获得的时序特征序列；所述序列编码器用于将时序特征序列映射为蕴含时序信息的特征，输入证据预测器；所述证据预测器用于计算单个扫视路径层面的不确定性与对不同类别的信度；所述证据融合网络用于融合一个被试者观看不同测试图像的扫视路径，获取被试者层面的不确定性与对不同类别的信度；将待测试的被试者的所有扫视路径输入训练好的人群识别网络，通过证据融合得到被试者层面的不确定性与对应的信度；设置不确定性阈值，根据不确定性阈值选择是否拒识，如果拒识则被试者并非目标类别；如果不拒识则表明被试者属于目标类别，根据被试者属于各个类别的信度获取最终预测的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于眼动证据融合的人群识别方法
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