汽车人机交互产品用户满意度度量方法研究

摘要：

目的 研究基于面部表情识别技术的用户满意度客观度量方法.方法 以两款车载信息系统为载体,以面部表情识别与BP神经网络算法为技术手段,设计用户分别与两款系统进行人机交互的实验,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射模型,并进行用户满意度预测,对比模型预测值与用户主观量表值,分析得出模型的预测能力,验证度量方法的可行性.结论 该模型对用户满意度的预测值与用户主观满意度值的整体均方误差为0.165,实现了在较小误差范围内的准确预测.模型通过识别用户与产品进行人机交互时的面部表情,能有效客观地度量用户对产品的满意度.

关键词：面部表情识别、人机交互、可用性、满意度、度量模型、BP神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

在线出版日期：2019-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：239-244