《表1 不同视角组合的平均识别性能》
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在第1种设定中，我们将预处理完毕后获得的汉字字体审美偏好EEG数据集通过FFT得到不同频段信号后提取特征，并将不同频段的特征数据视为不同的视角.将所有视角特征输入到KT-SVD的框架后得到每个视角的新的特征表示.在EEG识别实验中，将获得的特征表示送入我们的无监督多视角聚类方法中得到最终的审美偏好识别结果.表1显示了不同视角组合的性能，这有助于我们探索哪种频段组合最适合汉字字体审美偏好识别任务，可以观察到基于TDP特征的视角组合（δ，θ和α频段）在各项指标中均获得了最高性能.
| 图表编号 | XD00206621600 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2021.03.20 |
| 作者 | 张艳、谢源、洪辰、曲延云、李睿、张俊松、李翠华 |
| 绘制单位 | 厦门大学信息学院计算机科学系、贵州师范大学数学科学学院、华东师范大学计算机科学与技术学院、厦门大学信息学院计算机科学系、厦门大学信息学院计算机科学系、华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室、厦门大学信息学院人工智能系艺术认知与计算实验室、厦门大学信息学院计算机科学系 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
