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眼睛运动中的持续模式：情感识别的拓扑方法

APREPRINT

ArshaNiksaHoomanZare

DepartmentofMathematicalSciencesDepartmentofMathematicalSciences

SharifUniversityofTechnologySharifUniversityofTechnology

arshaniksaa@hooman.hkz@

AliShahrabiHaniehHatamiMohammadrezaRazvan

DepartmentofPhysicsDepartmentofPhysicsDepartmentofMathematicalSciences

SharifUniversityofTechnologySharifUniversityofTechnologySharifUniversityofTechnology

本alishahrabi97@haniehatami7@razvan@

译

中

2025年7月24日

1

v

0ABSTRACT

5

4

7我们提出了一种用于从眼动追踪数据中自动识别多类情绪的拓扑管道。使用持久同调分析了

1注视轨迹的延迟嵌入。从所得的持续图中，我们提取了基于形状的特征，如平均持续性、最大

.

7持续性和熵。一个在这些特征上训练的随机森林分类器在四个情绪类别上实现了高达%

0的准确性，这四个情绪类别是情感圆周模型的象限。

5

2结果表明，持久图几何有效编码了区分性的注视动态，暗示了一种有前景的拓扑方法用于情

:

v感计算和人类行为分析。

i

x

rKeywords持续同调，眼动数据，情感环形模型

a

1介绍

眼球运动携带着关于潜在认知和情绪状态的信息[Tabbaaetal.,2022]。例如，注视方向影响面部情感感知：直

接注视有助于识别倾向于接近的情感（愤怒、快乐），而回避性注视则有助于识别倾向于避免的情感（恐惧、

悲伤）[AdamsandKleck,2003a]。眼球运动不仅反映注意力的方向，而且还传递关于潜在认知和情绪过程的

信息[AdamsandKleck,2003b,2005]。眼动追踪为用户视觉和情感过程提供了一个窗口[Tabbaaetal.,2022]。

凝视指标如注视、扫视和瞳孔大小已在许多研究中被用作情感线索[Kaisleretal.,2020,Zhaoetal.,2021]。

在情绪识别研究中，常见做法是从凝视轨迹中提取统计特征（例如，注视持续时间、扫视幅度、瞳孔直径）

[Tarnowskietal.,2020]。例如，Tarnowski等人计算了18个眼动特征并实现了约80%的分类准确率（三种情绪

类别，SVM）[Tarnowskietal.,2020]。这些手工制作的特征可以表现良好[Schurginetal.,2014,Bediouetal.,

2022]，但它们可能无法捕捉凝视数据中的复杂非线性模式和时间动态。以下文章讨论了为什么这些方法通常

可能无法捕捉非线性的原因[Rouhanietal.,2025]

拓扑数据分析（TDA）通过跨尺度检查数据的形状