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地圖學空間認知眼動實驗原理與方法

  • 作者：編者:董衛華|責編:楊紅//鄭欣虹
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030711045
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：212
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞地圖學空間認知理論-實驗-方法-應用的知識體系，系統、完整地介紹了地圖學空間認知眼動實驗原理與方法。全書共6章，第1章重點闡述開展地圖學空間認知研究所需要的理論知識，包括地圖認知理論、空間認知理論和視覺認知理論與眼動實驗。第2章系統性概述地圖學空間認知眼動實驗方法，包括眼動儀原理與眼動實驗範式、眼動實驗任務、眼動實驗環境、眼動實驗刺激材料等。第3、4章從多角度闡述實驗數據的分析過程，包括預處理過程、定量化統計過程、軌跡分析過程與行為模式挖掘過程。第5章為應用專題，從認知主體、認知表達、認知客體和數據應用四方面提供地圖學空間認知眼動實驗案例。第6章從腦神經科學和人工智慧等方面展望未來地圖學空間認知研究。
    本書可作為地理信息科學、測繪工程等專業本科生、研究生教材，也可作為地圖學及相關領域高等學校師生及研究人員的參考書。
作者介紹
編者:董衛華|責編:楊紅//鄭欣虹
目錄
序
前言
第1章  地圖學空間認知原理概述
  1.1  地圖認知理論
    1.1.1  地圖視覺變數
    1.1.2  地圖符號
    1.1.3  地圖空間認知過程
  1.2  空間認知理論
    1.2.1  認知地圖
    1.2.2  空間知識、空間記憶與空間能力
    1.2.3  空間導航行為
  1.3  視覺認知理論與眼動實驗
    1.3.1  人類視知覺過程
    1.3.2  視覺注意與眼動行為
    1.3.3  使用眼動實驗研究地圖學問題的必要性
  1.4  小結
第2章  地圖學空間認知眼動實驗方法
  2.1  眼動儀原理與眼動實驗範式
    2.1.1  眼動儀原理
    2.1.2  心理學驅動的眼動實驗範式
    2.1.3  可用性工程驅動的眼動實驗範式
    2.1.4  眼動實驗研究框架
  2.2  眼動實驗任務
    2.2.1  地圖學空間認知任務
    2.2.2  地理空間認知任務
    2.2.3  眼動實驗任務應用方向
  2.3  眼動實驗環境
    2.3.1  眼動實驗環境概述
    2.3.2  虛擬環境
    2.3.3  真實環境
    2.3.4  混合現實環境
  2.4  眼動實驗刺激材料
    2.4.1  桌面虛擬環境刺激材料
    2.4.2  頭戴式虛擬現實環境刺激材料
    2.4.3  真實環境刺激材料
  2.5  眼動實驗準備與實施
    2.5.1  被試招募篩選
    2.5.2  被試組織
    2.5.3  儀器準備
    2.5.4  實驗流程
  2.6  輔助實驗手段
    2.6.1  實驗問卷與量表
    2.6.2  出聲思維
    2.6.3  繪製草圖
    2.6.4  多源感測器數據同步
  2.7  小結
第3章  地圖學空間認知眼動實驗數據分析方法
  3.1  眼動實驗數據預處理方法
    3.1.1  眼動數據質量評估
    3.1.2  興趣區劃分

    3.1.3  眼動指標提取
    3.1.4  輔助數據處理
  3.2  注視點空間校正與語義標注
    3.2.1  總體技術路線
    3.2.2  地圖檢測與注視點空間校正
    3.2.3  圖像語義分割與注視點標注
  3.3  眼動數據可視化分析
    3.3.1  時間序列可視化
    3.3.2  空間序列可視化
    3.3.3  時空序列可視化
  3.4  眼動實驗指標
    3.4.1  眼動實驗指標
    3.4.2  行為指標
    3.4.3  問卷得分
  3.5  眼動實驗定量化統計分析
    3.5.1  分析前準備工作
    3.5.2  描述性統計分析
    3.5.3  推斷性統計分析
    3.5.4  指標穩定性分析
  3.6  眼動軌跡分析
    3.6.1  地圖認知的眼動軌跡編碼方式
    3.6.2  眼動軌跡比較
    3.6.3  眼動軌跡聚類方法
  3.7  眼動數據分析的挑戰
    3.7.1  眼動數據處理
    3.7.2  眼動數據可視化
    3.7.3  眼動軌跡分析
  3.8  小結
第4章  地圖空間認知行為模式挖掘方法
  4.1  從理論驅動到數據驅動
    4.1.1  自上而下與自下而上的方法
    4.1.2  兩種方法框架的內在一致性
    4.1.3  數據驅動的方法框架
  4.2  數據預處理
    4.2.1  缺失值與異常值處理
    4.2.2  數據樣本分割
    4.2.3  樣本數量平衡
  4.3  特徵提取
    4.3.1  眼動特徵
    4.3.2  環境特徵
  4.4  特徵選擇
  4.5  傳統機器學習方法
    4.5.1  常用機器學習演算法
    4.5.2  分類方法選擇
    4.5.3  超參數優化
    4.5.4  訓練與交叉驗證方法
  4.6  模型評價
    4.6.1  模型評價指標
    4.6.2  特徵重要性分析
  4.7  深度學習方法

    4.7.1  深度學習方法簡介
    4.7.2  神經網路基本原理
  4.8  小結
第5章  地圖學空間認知眼動實驗應用案例
  5.1  針對認知主體的地圖空間認知研究
    5.1.1  不同性別室內尋路的地圖認知差異研究
    5.1.2  不同教育背景學生的地圖空間能力差異研究
    5.1.3  不同性別空間定向視覺行為的差異研究
  5.2  針對認知表達的地圖空間認知研究
    5.2.1  流型地圖要素可用性評價研究
    5.2.2  二維與三維行人導航電子地圖可用性評價研究
    5.2.3  三維視覺變數穩定性與恆常性研究
    5.2.4  路網結構對空間認知影響的研究
  5.3  針對認知客體的地圖空間認知研究
    5.3.1  虛擬現實環境與桌面環境地圖讀圖認知差異
    5.3.2  真實環境與虛擬現實環境的室內尋路與空間知識獲取差異
    5.3.3  AR導航和平面電子地圖在行人導航中的對比研究
  5.4  地圖眼動數據應用研究
    5.4.1  使用眼動和貝葉斯結構方程模型評估地圖閱讀技能
    5.4.2  眼動控制的互動式地圖設計
    5.4.3  真實環境下的行人地圖導航用戶任務識別
    5.4.4  用於智能駕駛的動態場景視覺顯著性多特徵建模方法
  5.5  小結
第6章  未來展望
  6.1  地圖空間認知與腦神經科學
    6.1.1  引言
    6.1.2  未來研究問題
  6.2  人工智慧與眼動技術
    6.2.1  引言
    6.2.2  未來研究及應用
  6.3  小結
參考文獻
索引

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