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利用生物医学信号作为计算人类情感状态的基础是情感计算（AC）的重要问题。随着对情感信号研究的深入，多模型认知与生理指标的结合、动态完整数据库的建立以及高科技创新产品的加入成为AC的最新趋势。本研究旨在开发一种深度梯度卷积神经网络（DGCNN），用于利用眼动追踪信号进行情感分类。首先应用通用信号处理工具和预处理方法，例如卡尔曼滤波器、汉明窗、短时傅里叶变换（SIFT）和快速傅里叶变换（FTT）。其次，将眼动和追踪信号转换为图像。随后应用基于卷积神经网络的训练结构；实验数据集是通过眼动追踪设备通过分配16名参与者的四种情感刺激（紧张、平静、快乐和悲伤）获得的。最后，使用真阳性率 (TPR) 和假阴性率 (FPR) 指标将 DGCNN 与决策树 (DT)、贝叶斯高斯模型 (BGM) 和 k-最近邻 (KNN) 的性能进行比较。最后还部署了自定义小批量、损失、学习率和梯度定义以用于深度神经网络的训练结构。预测分类矩阵显示了所提出方法对眼动和跟踪信号的有效性，其准确率超过 87.2%。这项研究为通过眼动和跟踪信号寻找更自然的人机交互提供了一种可行的方法，并且在情感产品设计过程中具有潜在的应用价值。
采用深度梯度卷积神经网络进行基于眼动追踪信号的情感分类
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