【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种利用眼动数据实现面向开放世界的人群识别方法，即通过对人群的眼动样本进行特征提取获得证据，并且通过不同刺激下的证据进行融合，获得被试者的类别概率与分类不确定性，从而实现基于眼动的人群开集识别方法。
技术介绍
1、人类的视觉行为受到认知、发育状态、生理状态等多种因素的共同影响。眼动技术是一种记录人眼注视位置的技术，随着人机交互等领域的发展，眼动技术得到了广泛的应用。它不仅可以用于疾病的智能辅助诊断，如自闭症谱系障碍、多动症、抑郁症等，而且在人机交互领域也有着重要的应用。因此对于眼动技术的研究能够进一步解决诸如人机交互、疾病辅助筛查、预防疲劳驾驶等多个领域中的问题。
2、在目前基于眼动的识别算法中，都是基于闭集假设的，即在分类类别在测试阶段和训练阶段是一致的，对于未知类别依然会分类为预先假设类别，无法对未知类别做出准确判断。这一假设使得现有的算法难以面向开放世界进行决策。2018年murat sensoy和lance kaplan在uncertainty and the theory of ...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述具体人群识别问题包括但不限于年龄段识别、性别识别、自闭症识别、驾驶疲劳检测识别。
3.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述获取被试者观看所述测试图像的扫视路径，具体为：
4.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述人群识别网络，用于基于测试图像和测试图像对应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，包括：
5.根据...
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述具体人群识别问题包括但不限于年龄段识别、性别识别、自闭症识别、驾驶疲劳检测识别。
3.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述获取被试者观看所述测试图像的扫视路径，具体为：
4.根据权利要求1所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，所述人群识别网络，用于基于测试图像和测试图像对应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，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于眼动证据融合的人群识别方法，其特征在于，通过图像编码器和序列编码器获取包含时序信息的扫视路径特征，具体为：
6.根据权利要求5所述一种基于眼动证据...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏辰，钟文琦，王博宇，段欣怡，方宇，李博瀚，韩军伟，郭雷，单珺瑶，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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