检测作为接合和感知刺激显著性的标记的眨眼抑制的系统和方法技术方案

本系统和方法提供评估观众行为、刺激特征以及观众行为与刺激之间互动的机制。本文所述用于量化眨眼响应和眨眼抑制的系统和方法通过测量什么足以保证接合或不接合观众的眨眼抑制来提供观众接合的每时每刻测量。本公开描述视觉扫描、眼动、眨眼数据和眨眼计时数据的量度以推导一个人如何与他或她正在观看的东西接合的量度。作为观众接合量度的眨眼相关数据提供用于确定刺激的最佳接合空间和时间方面的机制。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】检测作为接合和感知刺激显著性的标记的眨眼抑制的系统和方法相关申请的交叉引用本申请根据美国法典第35条119款要求2012年12月11日提交的题为“BlinkInhibitionasaMarkerofEngagementandPerceivedStimulusSalience”的美国临时专利申请No.61/735865的权益，该申请的全部内容通过引用并入本文，如同其在本文整体阐述一样。
本系统和方法主要涉及测量眨眼行为和作为观众接合视觉或听觉刺激的指标的眨眼抑制，并且更具体地，涉及利用在自然观察期间的眨眼抑制的计时：评估观众与刺激的接合，评估观众感知刺激的相对显著性，评估刺激接合特定观众或观看群体的能力，识别刺激的最吸引人空间和时间特征，并且根据观众与给定刺激的接合度来对其进行分类或评定，以用于人口统计或诊断目的。
技术介绍
当我们眨眼时，世界和个体的视网膜之间的视觉信息流暂时中断。在眨眼瞬间，在150-400毫秒(ms)内失去来自外部世界的视觉刺激。结果，成人在单个醒着的一天期间将平均耗时约44分钟用于他或她失去视觉信息的眼睑闭合。在那些瞬间，完成动眼肌肉的运动、在补角和额眼区的活动以及视觉、体壁和前额皮质区的广泛活动的各种神经系统一起工作以抑制闭合眼睑的实际视觉信号。这些系统形成知觉连续性的幻觉，但是如果在眨眼瞬间存在新的视觉信息，那么将错失该视觉信息。在眼睛运动数据收集期间，眨眼被传统视为噪声或伪数据并通常认为是无用的。不过，眨眼也涉及超越单纯生理机能的认知状态。也普遍认为，个体多半没有意识到他们的眨眼，虽然眨眼一般可能涉及任务内容的显性和隐性注意力暂停。识别和量化人与视觉刺激的接合可以提供许多不同领域的洞察力。在关于自闭症、注意力缺陷多动障碍(ADHD)、发育性残疾和其他认知状况的认知和行为试验中，测量观众如何接合特定类型的视觉(或听觉)内容可以提供疾病/机能失调状态、疾病/机能失调进展和/或治疗反应的生物标记。例如，具有影响总人口内1到10岁的发育性残疾的儿童显示出延迟的语音和语言技能。儿童与语音和语言提示接合的量度(例如，与说话的脸或沟通姿态的接合程度，这是语言采集的前兆)可以帮助在更早年龄诊断识别具有发育性残疾的儿童，而不是按常规在出现此类残疾时诊断。在另一示例中，在商业领域，许多营销公司的主要关注之一是测量各种营销活动的有效性。确定视觉营销活动的有效性的传统方法包括进行消费者调查和问卷调查、分析销售数量、社交媒体的“散布”，等等。然而，营销公司将受益于具有这样一种机制，即，通过在发布活动之前的试验期间或实际活动期间测量观众或观看群体接合营销活动的程度，从观众行为直接确定视觉营销活动的有效性，而不是通过二手报告或调查。在另一示例中，视觉教具的开发商也可以受益于具有在教具的开发阶段学生接合程度的量度。其他行业可以受益于接合视觉刺激的测量指标，诸如视频游戏开发商、飞行和驾驶模拟器开发商等。因此，存在很长时间未解决的可以评估和测量观众接合的系统和方法的需求。而且，存在测量与特定视觉和/或听觉刺激诸如电影、电视节目、营销活动、平面广告、网页、紧急视频、教具、甚至物理环境和物体等的接合以便允许对其优化的需求。此外，存在在诸如自闭症、ADHD、精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症和影响与圈定内容接合的其他疾病的情况下，使用作为评估疾病/机能失调状态、疾病/机能失调进展和/或治疗反应的生物标记的观众接合的量度的系统和方法的额外需求。
技术实现思路
简而言之，并且根据一个实施例，本公开的各方面主要涉及用于评估作为与视觉刺激接合的指标的眨眼抑制和眨眼响应的系统和方法。具体地，本公开的各方面涉及利用在自然观察期间、响应于视觉刺激的眨眼抑制的计时以实现下列：评估观众与刺激的接合，评估观众感知刺激的相对显著性，评估刺激接合特定观众或观看群体的能力，识别刺激的最吸引人空间和时间特征，并且根据其对给定刺激的接合来对观众进行分类或评定，以用于人口统计或诊断目的。根据一个实施例，本系统和方法基于自然观察期间的眨眼率和眨眼计时以及眨眼抑制提供用于评估观众接合的工具。在一个实施例中，本系统和方法提供用于量化观众每时每刻与视觉内容的接合和观众接合动态改变的程度的工具。在另一实施例中，本系统和方法提供用于量化收听者每时每刻与听觉内容的接合和由于收听者接合涉及眨眼抑制和眨眼数据所以动态改变的程度的工具。此外，并且根据一个实施例，本系统和方法提供基于随时间变化的观众接合通过“数据挖掘”方法确定刺激的最吸引人空间和时间特征的机制。本公开的其他方面涉及这些接合量度可以与眼动跟踪凝视点数据组合的以测量观众在更多或更少接合的瞬间注视的刺激的特定部位(例如，注视位置)方式。本公开的其他方面涉及在例如但不限于自闭症谱系障碍(ASD)、ADHD、精神分裂症、双相情感障碍、抑郁症、创伤后应激障碍(PTSD)和影响与圈定内容或接合所接合的其他疾病的情况下，用于评估疾病/机能失调状态(例如，条件的存在/不存在)、疾病/机能失调状态进展和/或治疗反应的系统和方法。在一个实施例中，在产生本公开的研究中，具有ASD的幼儿表现出关于特定视觉事件的显著延迟眨眼抑制，不像通常发育的对比儿童。本系统和方法指示关于相同的视觉事件，典型幼儿比具有ASD的幼儿更早抑制他们的眨眼。这种差异提供典型幼儿的完整认知过程的证据和具有ASD的幼儿受扰乱的认知过程的证据：典型幼儿在呈现突出社会事件的有效预知中抑制他们的眨眼，而具有ASD的幼儿不会。这些测量提供可以用于评估诊断状态以及用于测量症状的严重程度的信息。可以部署相关的实施例来测量例如通过环境触发恢复吸毒者的接合的程度(例如，酒精、毒品或通常购买或消费此类物质的位置的图像)，以便评估复发的风险。在一个实施例中，本公开描述用于显示多个个体相对于动态视觉刺激随着时间的视觉接合的方法。这个实施例包括步骤：接收表示多个个体中的每个个体响应于动态视觉刺激的眨眼的眨眼数据；从数据库检索对照眨眼数据；比较收到的眨眼数据和对照眨眼数据以识别所收到的眨眼数据与对照眨眼数据之间的差异；并生成收到的眨眼数据与对照眨眼数据之间的一个或多个差异的显示。在特定实施例中，上述步骤可以经由处理器上的软件来执行。在一个方面，该方法包括：用于多个个体中的每个个体的眨眼数据对应于每个个体的瞳孔大小的变化率和/或眼睑闭合。在一个方面，该方法包括：将眨眼数据转换为用于比较目的的二进制格式的步骤和聚集用于多个个体的眨眼数据的步骤。在特定实施例中，上述步骤可以经由处理器上的软件来执行。在一个方面，该方法包括对照眨眼数据，该眨眼数据包括：当不存在动态视觉刺激时的多个个体的平均眨眼率，和/或当不存在动态视觉刺激时的不同于多个个体的一组个体的平均眨眼率，和/或通过排列多个个体的眨眼数据获得的多个个体的平均眨眼率的概率分布。在一个方面，该方法包括：排列多个个体的数据的步骤包括相对于眨眼数据收集的原始计时的循环移位，和/或排列多个个体的数据的步骤包括随机化每个个体的眨眼的次序和眨眼间的间隔。在一个方面，该方法包括：收到的眨眼数据与对照眨眼数据之间的一个或多个差异包括下列中的一个或多个：与对照眨眼数据相比增加的眨眼率，与对照眨眼数据相比减少的眨眼率，在预定的时间段内没有眨眼，在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定个体相对于刺激的接合的量度的方法，所述方法包括以下步骤：接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据；经由在处理器上执行的软件使所接收的眨眼数据与所述刺激同步；经由在所述处理器上执行的软件识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式；并且经由在所述处理器上执行的软件比较所述同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式和所述刺激，以识别所述刺激的与所述眨眼抑制的模式同期的一部分，由此，所述眨眼抑制的模式指示所述个体与所述刺激的同期部分接合的标记。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.12.11 US 61/735,8651.一种用于确定个体相对于刺激的接合的量度的方法，所述方法包括以下步骤：接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据；经由在处理器上执行的软件使所接收的眨眼数据与所述刺激同步；经由在所述处理器上执行的软件识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式；经由在所述处理器上执行的软件比较所述同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式和所述刺激，以识别所述刺激的与所述眨眼抑制的模式同期的一部分，由此，所述眨眼抑制的模式指示所述个体与所述刺激的同期部分接合的标记，其中所述眨眼抑制的模式包括所述个体的眨眼数据和与所述个体相关联的眨眼的几率之间的比较；以及基于所述接合的标记将所述个体分类为一个或多个预定义类别。2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：接收表示所述个体相对于所述刺激的眼动的眼动数据；经由在所述处理器上执行的软件，从所述眼动数据确定相对于所述刺激的多个注视位置；并且经由在所述处理器上执行的软件，比较所述多个注视位置和在所述刺激的同期部分的刺激。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述刺激包括下列中的一种或多种：动态刺激，动态视觉刺激，预录视觉刺激，预录听觉刺激，预录视听刺激，现场视觉刺激，现场听觉刺激，现场视听刺激，二维视觉或视听刺激或三维视觉或视听刺激。4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括所述个体在所述刺激期间的平均眨眼率。5.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述刺激的同期部分包括全部的所述刺激。6.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括所述个体的每时每刻眨眼率。7.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括与所述个体的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率的量度。8.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括与对照组的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率的量度。9.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括与预定对照眨眼数据相比的所述同步的眨眼数据的量度。10.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制的模式包括关于所述刺激中的事件的眨眼抑制的量度。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述刺激中的事件包括物理事件或情感事件。12.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所述接合的标记与所述刺激的显著部分相关。13.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所述同步的步骤包括使所接收的眨眼数据与所述刺激时间锁定或时间相关。14.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的瞳孔大小的变化率。15.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的眼睑闭合。16.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，还包括经由在所述处理器上执行的软件将所接收的眨眼数据转换为用于比较目的的二进制格式的步骤。17.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，还包括根据预定人口统计参数，经由在所述处理器上执行的软件将所接收的眨眼数据分类的步骤。18.根据权利要求1-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是听觉刺激。19.根据权利要求2-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是动态视觉刺激。20.根据权利要求2-3以及11中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是静态视觉刺激。21.一种用于确定个体相对于刺激的接合的量度的系统，所述系统包括：处理器；在所述处理器上执行以接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据的软件；在所述处理器上执行以同步所接收的眨眼数据和所述刺激的软件；在所述处理器上执行以识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式的软件；在所述处理器上执行以比较所述同步的眨眼数据中的眨眼抑制的模式和所述刺激从而识别所述刺激的与所述眨眼抑制的模式同期的一部分的软件，由此，所述眨眼抑制的模式指示所述个体与所述刺激的同期部分接合的标记，其中所述眨眼抑制的所述模式包括所述个体的眨眼数据和与所述个体相关联的眨眼的几率之间的比较；以及在所述处理器上执行以基于所述接合的标记将所述个体分类为一个或多个预定义类别的软件。22.根据权利要求21所述的系统，还包括：在所述处理器上执行以接收表示所述个体相对于所述刺激的眼动的眼动数据的软件；在所述处理器上执行以从所述眼动数据确定相对于所述刺激的多个注视位置的软件；以及在所述处理器上执行以比较所述多个注视位置和在所述刺激的同期部分的刺激的软件。23.根据权利要求21所述的系统，其中，所述刺激包括下列中的一种或多种：动态刺激，动态视觉刺激，预录视觉刺激，预录听觉刺激，预录视听刺激，现场视觉刺激，现场听觉刺激，现场视听刺激，二维视觉或视听刺激或三维视觉或视听刺激。24.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括所述个体在所述刺激期间的平均眨眼率。25.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述刺激的同期部分包括全部的所述刺激。26.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括所述个体的每时每刻眨眼率。27.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括与所述个体的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率的量度。28.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括与对照组的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率的量度。29.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括与预定对照眨眼数据相比的所述同步的眨眼数据的量度。30.根据权利要求21-23中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制的模式包括关于所述刺激中的事件的眨眼抑制的量度。31.根据权利要求30所述的系统，其中，所述刺激中的事件包括物理事件或情感事件。32.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所述接合的标记与所述刺激的显著部分相关。33.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，用于同步的软件还包括在所述处理器上执行以使所接收的眨眼数据与所述刺激时间锁定或时间相关的软件。34.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的瞳孔大小的变化率。35.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的眼睑闭合。36.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，还包括在所述处理器上执行以将所接收的眨眼数据转换为用于比较目的的二进制格式的软件。37.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，还包括在所述处理器上执行以根据预定人口统计参数将所接收的眨眼数据分类的软件。38.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是听觉刺激。39.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是动态视觉刺激。40.根据权利要求21-23以及31中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是静态视觉刺激。41.一种用于确定个体相对于刺激的感知刺激显著性的方法，所述方法包括以下步骤：接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据；接收表示所述个体相对于所述刺激的眼动的眼动数据；经由在处理器上执行的软件使所接收的眨眼数据和所接收的眼动数据与所述刺激同步；经由在所述处理器上执行的软件识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制期，其中眨眼抑制的模式包括所述个体的眨眼数据和与所述个体相关联的眨眼的几率之间的比较，所述眨眼抑制的模式被包括在同步的眨眼数据中并被识别；经由在所述处理器上执行的软件，针对在所述同步的眨眼数据中识别的眨眼抑制期，从所述个体相对于所述刺激的同步眼动数据确定至少一个空间注视位置，由此，所述眨眼抑制期和所述至少一个空间注视位置指示相对于所述刺激的感知的时间和空间显著性的标记；以及基于相对于所述刺激的感知的时间和空间显著性的标记将所述个体分类为一个或多个预定义类别。42.根据权利要求41所述的方法，其中，所述同步的步骤包括使所接收的眨眼数据和所接收的眼动数据与所述刺激时间锁定或时间相关。43.根据权利要求41所述的方法，还包括以下步骤：经由在所述处理器上执行的软件将所接收的眨眼数据转换为用于确定目的的二进制格式；并且经由在所述处理器上执行的软件将所述眼动数据转换为用于确定目的的坐标数据。44.根据权利要求41-43中的任一项所述的方法，其中，所述识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制期的步骤还包括以下步骤：经由在所述处理器上执行的软件从数据库检索对照眨眼数据；以及经由在所述处理器上执行的软件比较所述同步的眨眼数据和所述对照眨眼数据以识别所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异，由此所述差异对应于所述眨眼抑制期。45.根据权利要求44所述的方法，其中，所述对照眨眼数据包括当不存在刺激时多个个体的平均眨眼率。46.根据权利要求44所述的方法，其中，所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异包括下列中的一个：与所述对照眨眼数据相比所述个体增加的眨眼率，与所述对照眨眼数据相比所述个体减少的眨眼率，在预定时间段内没有眨眼，在预定时间段内超出预定眨眼数。47.根据权利要求44所述的方法，其中所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异提供所述个体的发育、认知或精神障碍的标记。48.根据权利要求41-43以及45-47中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制期从所述个体在所述刺激期间的平均眨眼率确定。49.根据权利要求41-43以及45-47中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制期从所述个体在所述刺激期间的每时每刻眨眼率确定。50.根据权利要求41-43以及45-47中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制期从与所述个体的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率确定。51.根据权利要求41-43以及45-47中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制期从与对照组的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率确定。52.根据权利要求41-43以及45-47中的任一项所述的方法，其中，所述眨眼抑制期包括关于所述刺激中的事件的眨眼抑制的量度。53.根据权利要求52所述的方法，其中，所述刺激中的事件包括物理事件或情感事件。54.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的瞳孔大小的变化率。55.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的眼睑闭合。56.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体在预定义时段内的眨眼率。57.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是听觉刺激。58.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是动态视觉刺激。59.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中，所述刺激是静态视觉刺激。60.根据权利要求41-43、45-47以及53中的任一项所述的方法，其中所述刺激包括下列中的一种或多种：预录视觉刺激，预录听觉刺激，预录视听刺激，现场视觉刺激，现场听觉刺激，现场视听刺激，二维刺激或三维刺激。61.一种用于确定个体相对于刺激的感知刺激显著性的系统，所述系统包括：处理器；在所述处理器上执行以接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据的软件；在所述处理器上执行以接收表示所述个体相对于所述刺激的眼动的眼动数据的软件；在所述处理器上执行以同步所接收的眨眼数据和所接收的眼动数据与所述刺激的软件；在所述处理器上执行以识别同步的眨眼数据中的眨眼抑制期的软件；以及在所述处理器上执行以针对在所述同步的眨眼数据中识别的眨眼抑制期从所述个体相对于所述刺激的同步眼动数据确定至少一个空间注视位置的软件，由此，所述眨眼抑制期和所述至少一个空间注视位置指示相对于所述刺激的感知的时间和空间显著性的标记，其中眨眼抑制的模式包括所述个体的眨眼数据和与所述个体相关联的眨眼的几率之间的比较，所述眨眼抑制的模式被包括在同步的眨眼数据中并被识别；以及在所述处理器上执行以基于相对于所述刺激的感知的时间和空间显著性的标记将所述个体分类为一个或多个预定义类别的软件。62.根据权利要求61所述的系统，其中，用于同步的软件还包括在所述处理器上执行以使所接收的眨眼数据和所接收的眼动数据与所述刺激时间锁定或时间相关的软件。63.根据权利要求61或62所述的系统，还包括：在所述处理器上执行以将所接收的眨眼数据转换为用于确定目的的二进制格式的软件；以及在所述处理器上执行以将所述眼动数据转换为用于确定目的的坐标数据的软件。64.根据权利要求61-62中的任一项所述的系统，其中，用于识别所述同步的眨眼数据中的眨眼抑制期的软件还包括：在所述处理器上执行以从数据库检索对照眨眼数据的软件；以及在所述处理器上执行以比较所述同步的眨眼数据和所述对照眨眼数据从而识别所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异的软件，由此所述差异对应于所述眨眼抑制期。65.根据权利要求64所述的系统，其中，所述对照眨眼数据包括当不存在刺激时多个个体的平均眨眼率。66.根据权利要求64所述的系统，其中，所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异包括下列中的一个：与所述对照眨眼数据相比所述个体增加的眨眼率，与所述对照眨眼数据相比所述个体减少的眨眼率，在预定时间段内没有眨眼，在预定时间段内超出预定眨眼数。67.根据权利要求64所述的系统，其中所述同步的眨眼数据与所述对照眨眼数据之间的差异提供所述个体的发育、认知或精神障碍的标记。68.根据权利要求61-62以及65-67中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制期从所述个体在所述刺激期间的平均眨眼率确定。69.根据权利要求61-62以及65-67中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制期从所述个体在所述刺激期间的每时每刻眨眼率确定。70.根据权利要求61-62以及65-67中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制期从与所述个体的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率确定。71.根据权利要求61-62以及65-67中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制期从与对照组的平均眨眼率相比的所述个体在特定时间点的瞬间眨眼率确定。72.根据权利要求61-62以及65-67中的任一项所述的系统，其中，所述眨眼抑制期包括关于所述刺激中的事件的眨眼抑制的量度。73.根据权利要求72所述的系统，其中，所述刺激中的事件包括物理事件或情感事件。74.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的瞳孔大小的变化率。75.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体的眼睑闭合。76.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所接收的眨眼数据对应于所述个体在预定义时段内的眨眼率。77.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是听觉刺激。78.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是动态视觉刺激。79.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中，所述刺激是静态视觉刺激。80.根据权利要求61-62、65-67以及73中的任一项所述的系统，其中所述刺激包括下列中的一种或多种：预录视觉刺激，预录听觉刺激，预录视听刺激，现场视觉刺激，现场听觉刺激，现场视听刺激，二维刺激或三维刺激。81.一种用于评估刺激接合个体的能力的方法，所述方法包括以下步骤：向个体给予所述刺激；接收表示所述个体对所述刺激的眨眼响应的眨眼数据；经由在处理器上执行的软件从所接收的眨眼数据识别所述个体的眨眼抑制的量度，其中眨眼抑制的模式包括所述个体的眨眼数据和与所述个体相关联的眨眼的几率之间的比较，所述眨眼抑制的模式被包括在与所述刺激同步的眨眼数据中并被识别；经由在所述处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿米·克林，沃伦·琼斯，莎拉·舒尔茨，
申请(专利权)人：阿米·克林，沃伦·琼斯，莎拉·舒尔茨，
类型：发明
国别省市：美国;US