一种时序与时频融合驱动的高精度眼动行为检测方法

本申请的实施例涉及眼动行为检测技术领域，公开了一种时序与时频融合驱动的高精度眼动行为检测方法，该方法包括：对采集到的待检测眼动行为的原始眼动数据序列进行短时傅里叶变换，将时间域的原始眼动数据序列转换为时频域信息；采用多个并联的Mamba网络对原始眼动数据序列中的时序信息进行特征提取，得到时序特征，同时使用卷积神经网络对时频域信息进行特征提取，得到时频特征；对时序特征和时频特征进行拼接融合，得到融合特征；将融合特征输入至双向门控循环单元网络进行序列建模；使用全连接层对双向门控循环单元网络的输出特征进行分类预测，得到对待检测眼动行为的检测结果。该方法有效提高了眼动行为检测的准确性和鲁棒性。