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基于眼动追踪的地铁客室设计意象评价

         
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以提升地铁乘客的乘车体验为目标,采用眼动追踪技术和BP神经网络算法构建了地铁客室设计评价模型,为产品改进设计提供目标和方向。以不同主题风格的地铁客室为素材,通过Tobii X3-120眼动仪采集30位乘客观察地铁客室不同兴趣区的眼动数据作为BP算法的输入,将用户对意象的评分作为输出,在眼动数据与意象评分间建立两者关联的数学模型。模型经测试后,得出地铁设计意象评价预测值与真实值的绝对平均误差为0.8,结果表明:该神经网络能较准确地预测乘客对地铁客室设计的意象评分,验证了模型的有效性。将眼动指标融入人工神经网络算法,相对意象评价中采用访谈及问卷的方法,更为全面与客观,为今后地铁客室设计意象的评价与设计提供参考。

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