摘要
本发明属于眼动追踪领域,具体涉及了一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备。旨在解决现有技术非接触式眼动仪采集范围有限以及EEG信号推断眼动行为空间分辨率低的问题。本发明包括:通过同步采集眼动数据与脑电信号,经校准映射和时序对齐预处理后,利用眼动注视点标签监督训练脑电模态行为识别模型,建立两种模态的关联关系。在线阶段采用动态融合策略,当眼动数据有效时将模型预测结果与眼动数据融合输出注视点,眼动失效时则结合模型预测与历史数据计算注视点,实现脑电信号对眼动追踪的增强补偿,有效弥补单一EEG信号空间分辨率低的缺陷,提升系统在复杂场景下的鲁棒性和追踪精度。
技术关键词
融合脑电信号
注视点
眼动数据
追踪系统
双向长短期记忆
融合策略
多模态特征融合
时序特征
注意力机制
眼动仪
校准
非接触式
追踪方法
分析脑电信号
标签
时间同步
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干预方法
多模态
时间门控
眼动数据
主成分分析降维
体验评估方法
虚拟现实头戴设备
多模态特征
脑电采集电极
皮电传感器
视线追踪数据
数采方法
教学质量评估
学生
红外摄像头