一种基于双模态分类模型融合的扫视信号识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于双模态分类模型融合的扫视信号识别方法及系统，属于眼电图技术领域，方法包括：同步采集受试者不同扫视动作类别的EOG数据和视频数据；对EOG数据和视频数据分别进行预处理；对EOG数据和视频数据进行端点检测；选择EOG数据端点检测结果和视频数据端点检测结果中有效数据较长端点作为最终的端点检测结果；将两种模态下的有效眼动数据段分成训练集和测试集并进行特征参数提取；将两种模态下有效眼动数据特征参数送入SVM分类器中进行训练，得到两种分类模型；对两种分类模型进行融合；利用测试集中的数据对模型融合进行测试以对扫视信号进行识别。本发明中融合后的特征具有更多互补信息，提高了信号识别鲁棒性。