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1.

发明公开
一种基于卷积神经网络的用眼行为识别方法无效

公开(公告)号：CN108629302A

公开(公告)日：2018-10-09

申请号：CN201810373657.0

申请日：2018-04-24

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 龚彦韬 , 张旭 , 王瑞锦 , 李璨宇 , 刘耀文 , 罗樊峰

IPC: G06K9/00 , G06N3/04

Abstract: 本发明涉及的是一种基于卷积神经网络的用眼行为识别方法，具体是采用卷积神经网络实现对多通道的眼电(Electro-oculogram，EOG)信号的个体用眼行为模式识别方法，包括EOG信号采集模块、信号预处理模块和眼动信号-行为状态判断模块。EOG信号采集模块有别于传统采集方法，适用于可穿戴移动设备，且采用干电极，更好的实现对眼电信号的采集。信号预处理模块使用Butterworth滤波器，对原始数据中干扰信号进行滤波，并用Z-score方法进行标准化，接着用信号分帧提取算法将原始信号切割成一个个数据帧，便于神经网络训练。眼动信号-行为状态判断模块使用CNN神经网络对EOG信号进行分类，实现对阅读、休息和使用手机用眼行为的判断。

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