TY -的A2 Mandeep Jit s . AU -刘鑫盟——陈,通盟——谢,提供非盟-刘,广元PY - 2016 DA - 2016/11/30 TI -无接触充电成为认知负荷识别基于眼动SP - 1601879六世- 2016 AB -认知超载不仅影响身体和精神疾病,而且会影响工作效率和安全性。因此,测量认知负荷的研究一直是认知负荷理论的一个重要组成部分。在本文中,我们提出一个方法来识别认知负荷的状态通过使用眼动数据以非接触的方式。我们设计了一个视觉实验引出人类的认知负荷高、低状态在两个光强烈的环境和整个过程中的眼动数据记录。12眼运动的特征选择通过使用统计测试。算法处理一些功能提出了提高识别率。最后我们使用支持向量机(SVM)分类高和低认知负荷。实验结果表明,该方法可以达到90.25%的准确率在光控制的条件。SN - 2090 - 0147你2016/1601879 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2016/1601879——摩根富林明——《电气和计算机工程PB - Hindawi出版公司KW - ER