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这些眼动异常与精神分裂症患者的眼动异常相似。进一步，科研人员在高维度的眼动空间中，利用基于主成分分析和多分类支持向量机的分类方法，区分出不同药物（生理盐水、PCP和氯胺酮）诱导的状态，准确率达93.4％（如图）。同时，该分类模型允许数据在不同的受试者之间进行迁移，即使用一个个体的数据来训练解码器，在另一个个体的数据上进行测试时，仍可取得较高的性能。...
这些眼动异常与精神分裂症患者的眼动异常相似。研究人员进一步在高维度的眼动空间中，利用基于主成分分析和多分类支持向量机的分类方法，成功地区分出不同药物（生理盐水、PCP和氯胺酮）诱导的状态，准确率高达93.4％（图1）。...
图1 隐患识别的认知过程 本文设计了新的实验范式，以探究隐患识别过程中的脑眼协同机制，从而深化对隐患识别认知过程的理解。实验较以往文献的改进主要体现在以下三方面:1 实验在现实场景中进行，而非基于图片或视频的实验刺激。2 便携式眼动仪与NIRS设备同时记录被试的眼动指标与脑部认知活跃水平，NIRS通道如图2所示。3 设置不同类别隐患，探讨隐患类型与视觉混乱度的交互作用。...
因此，对这些眼动数据的学习和研究，自然也就能产生一系列传感应用：包括认知负荷估计、久坐活动识别、阅读理解分析和情感识别。很多企业和开发者，比如微软的VIVE Pro Eye，已经开始采用眼球追踪来实现基于目光的新的交互和环境感知。...
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