CN110403604B - 基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法 - Google Patents

基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。

Description

基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法
技术领域
本发明涉及注意力测试技术领域，尤其是涉及一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法。
背景技术
注意力是否集中是决定记忆力、思维力、观察力和想象力的关键因素，而注意力是否集中常受到环境因素的干扰，或者由于自身因素导致难以集中注意力。例如，某些环境空间有利于人集中注意力，更好的学习和工作。然而，现有的环境空间没有考虑到环境中各因素对注意力的影响，无法通过更好的环境空间使得人处于更好的状态来处理学习和工作。
在实际应用过程中，发明人发现现有的环境空间没有考虑环境因素对注意力集中程度的影响，无法辅助在环境空间的人以更好的状态处理学习和工作。
发明内容
本发明实施例提供一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法，用以解决现有技术中的环境空间没有考虑环境因素对注意力集中程度的影响，无法辅助在环境空间的人以更好的状态处理学习和工作的问题。
针对以上技术问题，第一方面，本发明的实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，包括：
从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
可选地，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，通过穿戴在个体样本上用于测量脑电波信号的穿戴设备测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的多条脑电波信号；
由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
可选地，所述由测量的多条脑电波信号计算不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度，包括：
对每一设定频段，将由测量的多条脑电波信号确定的在所述设定频段的波能量平均值作为所述设定频段对应的波能量，得到不同设定频段对应的波能量；
根据公式
Figure BDA0002116806300000021
计算计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度；
其中，设定频段包括频率大于4Hz且小于或等于8Hz的θ波，频率大于8Hz且小于或等于12Hz的α波，频率大于30Hz且小于或等于80Hz的Gamma波；y为注意力集中程度，g为Gamma波对应的波能量，g0为设定的Gamma波的波能量阈值，t为θ波对应的波能量，a为α波对应的波能量，T0为设定的与θ波和α波有关的波能量阈值，Tmin为设定的与θ波和α波有关的能量极限阈值，Rmax为设定最大能量比值，Rmin为设定最小能量比值。
可选地，所述根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间，包括：
获取所述目标测试环境空间中的视觉因素和/或听觉因素，其中，视觉因素包含所述目标测试环境空间中展示的颜色、图片和视频，听觉因素包括所述目标测试环境空间中存在的声音内容、声音音色、声音响度和频率；
构建包含从所述目标测试环境空间中获取的视觉因素和/或听觉因素的场景，作为与所述预设类别的群体对应的环境空间。
可选地，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动信息，由获取的眼球运动信息得到所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动速度和眼球运动轨迹，根据得到的眼球运动速度和眼球运动轨迹获取所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
第二方面，本实施例提供了一种基于注意力集中程度训练注意力的方法，包括：
在进行注意力训练的过程中，实时测量训练对象的生物信息，根据测量的生物信息确定所述训练对象的注意力集中程度，显示所述注意力集中程度，并展示与所述注意力集中程度相对应的视觉信息和/或听觉信息；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
可选地，还包括：
获取预先划分好类别的视觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的视觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的视觉信息和注意力集中程度的对应关系，并获取预先划分好类别的听觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的听觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的听觉信息和注意力集中程度的对应关系；
其中，测试对象为所述训练对象或者与所述训练对象具有相同特征的对象。
第三方面，本实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的装置，包括：
获取模块，用于从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
确定模块，用于对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
构建模块，用于计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
第四方面，本实施例提供了一种基于注意力集中程度训练注意力的装置，包括：
训练模块，用于在进行注意力训练的过程中，实时测量训练对象的生物信息，根据测量的生物信息确定所述训练对象的注意力集中程度，显示所述注意力集中程度，并展示与所述注意力集中程度相对应的视觉信息和/或听觉信息；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
可选地，还包括初始化模块；
所述初始化模块用于获取预先划分好类别的视觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的视觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的视觉信息和注意力集中程度的对应关系，并获取预先划分好类别的听觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的听觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的听觉信息和注意力集中程度的对应关系；
其中，测试对象为所述训练对象或者与所述训练对象具有相同特征的对象。
本发明的实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例提供的一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法的流程示意图；
图2是本发明另一个实施例提供一种基于注意力集中程度构建环境空间的装置的结构框图；
图3是本发明另一个实施例提供的被试者在平静状态和智力测试状态下注意力集中程度的对比示意图；
图4是本发明另一个实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决上述技术问题，图1是本实施例提供的一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法的流程示意图，参见图1，该方法包括：
101：从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
102：对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
103：计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
本实施例提供的方法由服务器或者终端执行。预设类别的群体指的是具有某一共同特征的群体，例如，学生、办公室工作人员、年龄超过某一数值的人群和年龄低于某一数值的人群等。环境因素包括视觉因素、听觉因素和空间构造因素等环境中可能对人的集中注意力产生干扰的因素。例如，播放某一类型视频且播放某一类型声音的环境空间，有利于帮助处于该环境空间中的老人集中注意力。个体样本通常为通过随机抽取的方式从预设类别的群体中抽取的个人。除了脑电波信号和眼球运动信息外，生物信息还可以为其它信号，只要能够通过该信号确定注意力集中程度即可，例如，心跳脉搏的相关信号，本实施例对此不做具体限制。注意力集中程度为用于表征人注意力集中状态的量，由测量的生物信息计算得到。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。
进一步地，在上述实施例的基础上，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，通过穿戴在个体样本上用于测量脑电波信息的穿戴设备测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的多条脑电波信号；
由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
本实施例提供的方法采集的生物信息为脑电波信号。通过用于测量脑电波信号的穿戴设备测量，为了避免误差，通常通过多条通道测量多条脑电波信号。对每一个体样本，逐一测试其在不同测试环境空间下的脑电波信号，得到其在不同测试环境空间下的注意力集中程度。如何通过脑电波信号计算注意力集中程度可以根据需要进行设定，本实施例对此不做具体限制。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述由测量的多条脑电波信号计算不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度，包括：
对每一设定频段，将由测量的多条脑电波信号确定的在所述设定频段的波能量平均值作为所述设定频段对应的波能量，得到不同设定频段对应的波能量；
根据公式
Figure BDA0002116806300000081
计算计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度；
其中，设定频段包括频率大于4Hz且小于或等于8Hz的θ波，频率大于8Hz且小于或等于12Hz的α波，频率大于30Hz且小于或等于80Hz的Gamma波；y为注意力集中程度，g为Gamma波对应的波能量，g0为设定的Gamma波的波能量阈值，t为θ波对应的波能量，a为α波对应的波能量，T0为设定的与θ波和α波有关的波能量阈值，Tmin为设定的与θ波和α波有关的能量极限阈值，Rmax为设定最大能量比值，Rmin为设定最小能量比值。
进一步地，通过曲线图显示注意力集中程度。
本实施例提供了另一种计算注意力集中程度的具体计算方法，由Muse设备可以将测量的脑电波信号转换为波能量，从而得到各设定频段的波能量。具体来说，对每一通道测量的脑电波信号经过快速傅里叶变化(FTT)，得到频率和波能量的变化关系，然后根据预设频段的划分规则，得到θ波、α波和Gamma波的波能量，对于某一个体样本，将在当前测试环境空间下的多条脑电波信号对应的波能量求平均值，由波能量的平均值分别得到θ波、α波和Gamma波的波能量。在通过上述公式即可计算注意力集中程度。例如，从Muse设备获取4个通道中每一个通道的当前的theta(θ波)、alpha(α波)和gamma(Gamma波)的强度。当然在计算时也从Muse设备获取了4个通道当前的信号质量，根据4个通道的信号质量，加权平均得到一个比较真实的alpha，theta和gamma值。然后通过上述公式计算注意力集中程度。
通常在上述公式中，g0＝0.8，T0＝0.7，Tmin＝0.75，Rmax＝2，Rmin＝0，
Figure BDA0002116806300000091
表示取g+g0和0中较大的数值，Max(t+a+T0,Tmin)表示取t+a+T0和Tmin中较大的数值。上述公式得出的值在0～1之间，然后再通过曲线映射到0到100之间。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，通过多条脑电波信号计算注意力集中程度，实现了对注意力集中程度的准确表征。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间，包括：
获取所述目标测试环境空间中的视觉因素和/或听觉因素，其中，视觉因素包含所述目标测试环境空间中展示的颜色、图片和视频，听觉因素包括所述目标测试环境空间中存在的声音内容、声音音色、声音响度和频率；
构建包含从所述目标测试环境空间中获取的视觉因素和/或听觉因素的场景，作为与所述预设类别的群体对应的环境空间。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，构建的环境空间中包含了有利于辅助提高注意力的环境因素，使得处于该环境空间的人群能够以更高的注意力处理学习工作。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动信息，由获取的眼球运动信息得到所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动速度和眼球运动轨迹，根据得到的眼球运动速度和眼球运动轨迹获取所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
本实施例提供的方法采集的生物信息为眼球运动信息，可以通过摄像机采集或者专用于分析眼球运动的设备采集。眼球运动速度越快且眼球运动轨迹越直接，则注意力集中程度越高，根据这一关系由测量的眼球运动信息确定个体样本的注意力集中程度，进而确定预设类别的群体对应的目标测试环境空间。本实施例不对如何根据眼球运动信息计算注意力集中程度做具体限制。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，通过眼球运动信息实现了注意力集中程度的表征，进而实现了对预设类别群体的环境空间的构建。
本实施例提供一种基于注意力集中程度训练注意力的方法，该方法是基于上述根据生物信息计算注意力集中程度的算法的另一种应用。本申请将计算的注意力集中程度应用于环境空间的构建和训练注意力两个方面，类似地，还可以将通过本申请提供的注意力程度计算的方法应用于其它方面，例如，用于通过注意力程度的监测判断是否说谎，本实施例对此不做具体限制。
本实施例提供的基于注意力集中程度训练注意力的方法，包括：
在进行注意力训练的过程中，实时测量训练对象的生物信息，根据测量的生物信息确定所述训练对象的注意力集中程度，显示所述注意力集中程度，并展示与所述注意力集中程度相对应的视觉信息和/或听觉信息；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
进一步地，在上述实施例的基础上，还包括：
获取预先划分好类别的视觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的视觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的视觉信息和注意力集中程度的对应关系，并获取预先划分好类别的听觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的听觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的听觉信息和注意力集中程度的对应关系；
其中，测试对象为所述训练对象或者与所述训练对象具有相同特征的对象。
本实施例提供了根据生物信息计算注意力集中程度的另外一种应用，即用于根据注意力集中程度的计算进行注意力的训练。该方法可以用于对老年人、儿童进行训练。通常由安装了执行上述步骤的软件的设备来执行，例如，专用于进行注意力训练的仪器。其中，实时显示注意力集中程度有利于实时了解训练对象当前的注意力状态。
其中，进一步地，所述根据测量的生物信息确定所述训练对象的注意力集中程度，包括：
对所述训练对象，获取通过穿戴在所述训练对象上的用于测量脑电波信号的穿戴设备测量所述训练对象的多条脑电波信号；由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述训练对象的注意力集中程度。
进一步地，所述由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述训练对象的注意力集中程度，包括：
对每一设定频段，将由测量的多条脑电波信号确定的在所述设定频段的波能量平均值作为所述设定频段对应的波能量，得到不同设定频段对应的波能量；
根据公式
Figure BDA0002116806300000121
计算计算所述训练对象的注意力集中程度；
其中，设定频段包括频率大于4Hz且小于或等于8Hz的θ波，频率大于8Hz且小于或等于12Hz的α波，频率大于30Hz且小于或等于80Hz的Gamma波；y为注意力集中程度，g为Gamma波对应的波能量，g0为设定的Gamma波的波能量阈值，t为θ波对应的波能量，a为α波对应的波能量，T0为设定的与θ波和α波有关的波能量阈值，Tmin为设定的与θ波和α波有关的能量极限阈值，Rmax为设定最大能量比值，Rmin为设定最小能量比值。
通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的视觉信息下测试对象的注意力集中程度的计算方法和计算训练对象的注意力集中程度的方法相同，在此不再赘述。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度训练注意力的方法，在训练注意力的过程中，实时监测训练对象的注意力集中程度，根据注意力集中程度及时调整展示给训练对象的视觉信息和/或听觉信息，以不断调整刺激训练对象，达到好的训练效果。
图2示出了本发明的实施例提供的一种基于注意力集中程度构建环境空间的装置的结构框图，参见图2，本实施例提供的基于注意力集中程度构建环境空间的装置，包括获取模块201、确定模块202和构建模块203，其中，
获取模块201，用于从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
确定模块202，用于对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
构建模块203，用于计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
本实施例提供的基于注意力集中程度构建环境空间的装置适用于上述实施例中提供的基于注意力集中程度构建环境空间的方法，在此不再赘述。
本发明的实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度训练注意力的装置，包括：
训练模块，用于在进行注意力训练的过程中，实时测量训练对象的生物信息，根据测量的生物信息确定所述训练对象的注意力集中程度，显示所述注意力集中程度，并展示与所述注意力集中程度相对应的视觉信息和/或听觉信息；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
进一步地，在上述实施例的基础上，还包括初始化模块；
所述初始化模块用于获取预先划分好类别的视觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的视觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的视觉信息和注意力集中程度的对应关系，并获取预先划分好类别的听觉信息，通过采集测试对象的生物信息测试在不同类别的听觉信息下测试对象的注意力集中程度，建立不同类别的听觉信息和注意力集中程度的对应关系；
其中，测试对象为所述训练对象或者与所述训练对象具有相同特征的对象。
本实施例提供了一种基于注意力集中程度训练注意力的方法，在训练注意力的过程中，实时监测训练对象的注意力集中程度，根据注意力集中程度及时调整展示给训练对象的视觉信息和/或听觉信息，以不断调整刺激训练对象，达到好的训练效果。
为了说明本发明计算的注意力集中程度能够反应真实的注意力集中状态，图3为本实施例提供的被试者在平静状态和智力测试状态下注意力集中程度的对比示意图。参见图3，被试者处于平静状态下的注意力集中程度明显低于被试者处于智力测试状态下的注意力集中程度。这与实际中，处于智力测试状态下的被试者会集中注意力进行测试，从而导致注意集中程度高于平静状态下的注意力集中程度这一现象相吻合。由此可见，通过本发明计算的注意力集中程度能够反应真实的注意力集中状态。
图4是示出本实施例提供的电子设备的结构框图。
参照图4，所述电子设备包括：处理器(processor)410、通信接口(CommunicationsInterface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行如下方法：从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行如下方法：从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如，包括：从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
以上所描述的电子设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明的实施例各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种基于注意力集中程度构建环境空间的方法，其特征在于，包括：
从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息。
2.根据权利要求1所述的基于注意力集中程度构建环境空间的方法，其特征在于，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，通过穿戴在个体样本上用于测量脑电波信号的穿戴设备测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的多条脑电波信号；
由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
3.根据权利要求2所述的基于注意力集中程度构建环境空间的方法，其特征在于，所述由测量的多条脑电波信号计算不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度，包括：
对每一设定频段，将由测量的多条脑电波信号确定的在所述设定频段的波能量平均值作为所述设定频段对应的波能量，得到不同设定频段对应的波能量；
根据公式
Figure FDA0003363429370000021
计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度；
其中，设定频段包括频率大于4Hz且小于或等于8Hz的θ波，频率大于8Hz且小于或等于12Hz的α波，频率大于30Hz且小于或等于80Hz的Gamma波；y为注意力集中程度，g为Gamma波对应的波能量，g0为设定的Gamma波的波能量阈值，t为θ波对应的波能量，a为α波对应的波能量，T0为设定的与θ波和α波有关的波能量阈值，Tmin为设定的与θ波和α波有关的能量极限阈值，Rmax为设定最大能量比值，Rmin为设定最小能量比值。
4.根据权利要求1所述的基于注意力集中程度构建环境空间的方法，其特征在于，所述根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间，包括：
获取所述目标测试环境空间中的视觉因素和/或听觉因素，其中，视觉因素包含所述目标测试环境空间中展示的颜色、图片和视频，听觉因素包括所述目标测试环境空间中存在的声音内容、声音音色、声音响度和频率；
构建包含从所述目标测试环境空间中获取的视觉因素和/或听觉因素的场景，作为与所述预设类别的群体对应的环境空间。
5.根据权利要求1所述的基于注意力集中程度构建环境空间的方法，其特征在于，所述对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，包括：
对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动信息，由获取的眼球运动信息得到所述个体样本在所述当前测试环境空间下的眼球运动速度和眼球运动轨迹，根据得到的眼球运动速度和眼球运动轨迹获取所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
6.一种基于注意力集中程度构建环境空间的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于从预设类别的群体中选取若干个体样本，并获取预先根据包含的环境因素划分的不同种类的测试环境空间；
确定模块，用于对每一个体样本，根据测量的个体样本在不同测试环境空间下的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度；
构建模块，用于计算每一测试环境空间中注意力集中程度大于预设注意力阈值的个体样本数量占个体样本总数量中的比值，将最大的比值对应测试环境空间作为目标测试环境空间，根据所述目标测试环境空间中包含的环境因素构建与所述预设类别的群体对应的环境空间；
其中，生物信息为脑电波信号或眼球运动信息；
所述确定模块，用于对每一个体样本，获取所述个体样本所在的当前测试环境空间，通过穿戴在个体样本上用于测量脑电波信号的穿戴设备测量所述个体样本在所述当前测试环境空间下的多条脑电波信号；
由测量的多条脑电波信号确定不同设定频段对应的波能量，根据不同设定频段对应的波能量计算所述个体样本在所述当前测试环境空间下注意力集中程度。
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