换一批摘要眼动追踪是面孔加工的经典和热门研究方法.传统的数据分析方法多聚焦于注视点在面孔的空间分布和持续时间,近年来多个研究结合机器学习和计算建模开发了一系列新的数据分析方法:采用机器学习对注视点聚类和精准界定感兴趣区,提高了空间解析度和统计推论的明确性;基于多变量模式分析和表征相似性分析量化眼动模式的空间结构性;采用隐马尔科夫模型和结合新兴人工智能模型架构,建立眼动数据的时空序列量化信息采样与整合等.这些方法在空间和时间两个维度建立高度量化的指标,推动面孔认知机制的实证研究和理论进步.论文介绍眼动数据分析新方法所回答的科学问题、基本原理以及所涉及的统计推断知识,为眼动研究提供新视角和方法论依据.
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DOI
10.16719/j.cnki.1671-6981.20250202
发布时间
2025-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（32271086）
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