排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
2008年以来地图学眼动与视觉认知研究新进展 总被引：7，自引：0，他引：7
地图是人类日常生活中不可或缺的工具。地图认知作为研究人对地图的感知、学习、记忆、推理和决策的科学,一直以来是地图学基础理论的重要内容。作为地图认知研究的核心,近年来地图视觉认知在相关学科（如心理学、认知科学和计算机视觉）和新的研究手段（如眼动跟踪、脑电和核磁）的促进下取得了一系列新的研究成果。尤其是眼动跟踪方法作为地图视觉认知研究的重要手段之一,越来越受到研究者的关注,为地图视觉认知研究的定量化、实用化提供了有力支撑。本文系统地梳理了2008年以来眼动跟踪方法在地图视觉认知研究中取得的新进展,并将其归纳为6个发展趋势,分别包括：① 刺激材料：从静态地图到动态交互地图;② 研究范围：从地图认知到地图空间认知;③ 实验环境：从实验室环境到真实环境;④ 地图维度：从二维地图到三维地图;⑤ 个体差异：从单一维度到多维度;⑥ 研究目的：从规律探究到实践应用。本文最后总结了未来研究面临的挑战、难点和可能的解决方法,期望能在地图视觉认知研究中起到抛砖引玉的作用。 相似文献
2.
眼动追踪技术在人机交互、用户行为识别、预测等方面得到了广泛应用,但是如何自动识别用户的地图阅读行为,眼动行为仍具有一定的挑战性.本文提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的方法识别用户阅读地图线状要素时的眼动行为.本试验首先通过25名被试者阅读地图过程中的眼动行为进行数据采集,然后提取了250个眼动特征并对其进行离散化处理,采用最小冗余最大相关方法进行特征选择排序.结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m=5时分类准确率最大为78.27％;而采用信息差法,特征数量为m=4时分类准确率达到最大值为77.01％.本文提出的基于朴素贝叶斯的方法在准确率方面优于已有研究方法.此外,由于特征数量的减少,大幅提高了算法的执行效率.本文提出的地图阅读行为眼动识别方法,为未来眼控交互式地图研究奠定基础. 相似文献
1