[发明专利]一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别系统和方法

权利要求书

1.一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别系统，其特征在于：包括遥测式眼动仪、计算机B、计算机A、计算机C和脑电仪，遥测式眼动仪和脑电仪分别连接到计算机B和计算机C，计算机B和计算机C分别连接到计算机A，计算机A用于存储被测产品的观看刺激材料和分析采集的材料，遥测式眼动仪和脑电仪分别用于收集眼动数据和收集脑电数据。

2.根据权利要求1所述的一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别系统的识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

(1)将预选筛选符合用户偏好的产品样本图片与意象词汇作为刺激材料导入计算机A的图片查看模块，图片查看模块展示产品样本图片或意象词汇；

(2)被试人员观看刺激材料；

(3)遥测式眼动仪和脑电仪根据被试人员观看刺激材料时的反应分别采集眼动数据和脑电数据，并将数据分别通过计算机B和计算机C传输到计算机A；

(4)通过计算机A进行分析获得偏好样本图片和对应意象词汇。

3.根据权利要求2所述的一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别方法，其特征在于：产品样本图片为：首先，收集大量的图像清晰、背景简单的具有产品特征的图片，收集到的样本图片包括市面上的所有造型的产品，将彩色图片均设置为灰度图，所有图片的背景均为黑色或统一背景颜色，初步得到N个被试产品样本图片，通过主观比较分析，对形态明显相似或重复的图片进行筛选，保留M个样本图片，再经过多元尺度分析和聚类分析法，最终选取典型产品样本图片K张，典型产品样本图片K张分为多组，每组多张，采用拉丁方设计的方法排列，使用眼动追踪方法对K张样本图片进行偏好筛选，采用平均注视时间和平均注视次数作为眼动分析指标，得到L张符合用户偏好的产品样本图片，产品样本图片导入图片查看模块。

4.根据权利要求2所述的一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别方法，其特征在于：意象词汇为：搜集产品感性形容词n₁个，去除意义模糊、意义相近的和生僻的意象词汇和具有强烈贬义的意象词汇，通过人工分等级聚类并对感性意象形容词进行相反意义的配对，共得到n₂对感性意象词对，再使用调查问卷方法在消费者的参与下进行进一步筛选，最终感性意象词对数量被缩减到n₃对。

5.根据权利要求2所述的一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别方法，其特征在于：计算机C对采集的脑电信号进行处理，主要步骤包括1)预处理过程，通过滤波和独立成分分析去除采集到的脑电信号中所掺杂的伪迹；2)EEG数据分段，提取启动刺激样本图片出现前500ms到检测刺激意象词汇出现后1000ms，共4500ms作为分析时程；3)特征提取过程，计算功率谱密度，利用傅里叶变换将原始脑电信号映射到α频段上，计算α波平均功率值，其公式为：

其中：x＝α，γ；频率分辨率额区α波不对称指数＝F4电极α功率-F3电极α功率，

其中：

PS_(α)：α波平均功率值

p(w)：密度积分

w1，w2：频段上下限

频率分辨率

6.根据权利要求2所述的一种视觉认知神经机制下产品的偏好意象识别方法，其特征在于：步骤(4)中计算机A对眼动数据的平均注视时长和脑电数据的额区α波不对称指数综合评估。