摘要
一种面向晃动环境的眼动交互意图识别动态优化方法,属于人机交互与人因工程领域。本发明采用眼动追踪和机器学习技术,构建交互意图识别优化模型,提高对交互意图识别优化模型的训练效率,用户在使用眼动交互时无需刻意改变其自然的视线移动习惯,提高交互的自然性和直观性,使得用户能更快地适应和掌握眼动交互,降低学习成本,增强用户在使用眼动交互时的满意度和舒适度。将晃动环境参数化并聚合为晃动因子,建立晃动因子与眼动交互意图识别模型最佳分类阈值的映射关系,实现不同晃动环境下眼动交互意图识别模型的准确率动态调整,能够适应各种不同的晃动条件,以减少或补偿晃动环境带来的负面影响,确保在晃动环境下眼动交互的准确性和可靠性。
技术关键词
晃动环境
分类阈值
XGBoost模型
动态优化方法
眼动特征
基础
意图识别模型
因子
参数
周期
机器学习技术
标签
意图类别
多项式
序列
速度
关系
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