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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鉴别力度量的眼动实验刺激图像选择方法，属于图像处理领域。获取受试者观察刺激图像的眼动数据，将刺激图像和眼动数据划分为训练集和测试集；构建代理模型，其输入眼动数据与刺激图像得到所对应的预测类别；基于的训练集迭代训练代理模型；基于每次迭代训练好的代理模型，评估CSE得分和CSD得分，获取鉴别力得分，计算两次得分的Pearson系数，判断Pearson系数是否大于一致性阈值，如果小于一致性阈值，则继续迭代训练代理模型；如果大于一致性阈值，将本次迭代的鉴别力得分作为最终的鉴别力得分，根据鉴别力得分选择眼动刺激图像。
主权项：1.一种基于鉴别力度量的眼动实验刺激图像选择方法，其特征在于，包括：获取受试者观察刺激图像的眼动数据，将所述刺激图像和眼动数据划分为训练集和测试集；构建代理模型，所述代理模型为基于眼动的分类模型，其输入眼动数据与刺激图像得到所对应的预测类别；基于所述的训练集迭代训练所述代理模型；基于每次迭代训练好的代理模型，评估CSE得分和CSD得分，获取鉴别力得分，计算两次得分的Pearson系数，判断Pearson系数是否大于一致性阈值，如果小于一致性阈值，则继续迭代训练代理模型；如果大于一致性阈值，将本次迭代的鉴别力得分作为最终的鉴别力得分，根据鉴别力得分选择眼动刺激图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于鉴别力度量的眼动实验刺激图像选择方法
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