基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法

王秋惠，張倩男

基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法

王秋惠1,2，張倩男1

（1.天津工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300387；2.天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300387）

提出一種基于眼動追蹤的老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)評價方法。首先借助眼動實驗，獲得老年人觀看陪伴機(jī)器人時的眼動特征，提取眼動指標(biāo)、心率指標(biāo)與被試變量，利用SPSS23.0軟件平臺對變量信息進(jìn)行描述統(tǒng)計和二元Logistic回歸分析；其次根據(jù)老年人的生理和心理的特殊性將老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)評價定義為二分類問題，以影響顯著性最強(qiáng)的幾個因子作為判別因子建立Fisher判別函數(shù)模型，并進(jìn)行實驗驗證。性別、年齡、文化程度、心率指標(biāo)均對陪伴機(jī)器人外觀關(guān)注度無顯著影響；總注視時間對其產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，平均注視時間、注視次數(shù)產(chǎn)生顯著正向影響，判別模型預(yù)測樣本與實際樣本相比準(zhǔn)確度為91.0%。Logistic-Fisher方法準(zhǔn)確度較高，為構(gòu)建老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)設(shè)計評價體系提供了一種可行的技術(shù)途徑。

老齡陪伴機(jī)器人；外觀評價；眼動跟蹤；二元Logistic回歸；Fisher判別模型

在中國老齡化的背景下，全社會養(yǎng)老負(fù)擔(dān)日益加重[1]，老年人作為特殊群體，受到了社會的廣泛關(guān)注。由于子女經(jīng)常不在身邊，以及照顧老年的勞動力相對短缺，老齡服務(wù)問題已成為我國迫切需要研究解決的重大課題之一，而智慧養(yǎng)老則成為解決這一問題的有效途徑。養(yǎng)老智慧平臺系統(tǒng)、智能家居、養(yǎng)老機(jī)器人等智慧產(chǎn)品的開發(fā)，能夠滿足多樣化需求，為老年人提供方便、高效、高質(zhì)量的生活[2]。因此，通過智能機(jī)器人代替人來從事老年照顧服務(wù)有著廣闊的市場前景[3]。老齡陪伴機(jī)器人作為智能機(jī)器人的一種，能夠給予老年人陪伴及日常照顧，并作為商品出現(xiàn)在消費市場中。為了能夠從眾多競爭品中迅速吸引消費者注意力，產(chǎn)品外觀形態(tài)則成為了能夠激發(fā)用戶產(chǎn)生期望及使用意向的重要指標(biāo)[4]。因此，外觀造型是主要決定因素。陪伴機(jī)器人能否被老年人接受且喜愛很大程度上取決于其造型設(shè)計能否符合消費者的需求。有學(xué)者對老齡機(jī)器人的外觀形態(tài)問題進(jìn)行了研究，其中楊悅[5]等結(jié)合質(zhì)量功能展開（QFD）方法和粗糙層次分析（RAHP）方法將餐館服務(wù)機(jī)器人的用戶需求轉(zhuǎn)化為可用的設(shè)計參數(shù)；朱彥[6]用感性工學(xué)結(jié)合層次分析法對家庭服務(wù)機(jī)器人形態(tài)的感性認(rèn)知進(jìn)行系統(tǒng)量化分析，提出新的家庭服務(wù)機(jī)器人的外形設(shè)計；YA-HUEI W[7]等通過焦點小組的方法探索老年人對機(jī)器人外貌的感知；DEUTSCH I[8]等通過對老年人深度訪談探索其關(guān)于機(jī)器人外形的態(tài)度和關(guān)注度，王秋惠[9-10]等在康復(fù)機(jī)器人界面設(shè)計、老齡服務(wù)機(jī)器人界面等領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究。

盡管上述學(xué)者從不同層面提出了老齡服務(wù)機(jī)器人的外觀造型設(shè)計方法，但是這些方法仍存在以下不足：（1）雖然產(chǎn)品造型可以通過意象詞匯來進(jìn)行定量化，但它是用戶基于平時的認(rèn)知對產(chǎn)品進(jìn)行的一種模糊性描述，這種主觀性的評價因具有個體差異，并不能很好地描述產(chǎn)品外觀形態(tài)的好壞；（2）老年人認(rèn)知弱化，審美比較直截了當(dāng)，更注重陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的直觀感受，判定偏向于兩極化，即好看與不好看，目前并沒有很多文獻(xiàn)針對老年人簡單的造型喜好判斷做相關(guān)研究。

針對上述問題，本文提出一種基于眼動追蹤的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法，建立以眼動與心率為主的代表性指標(biāo)體系。運用二元Logistic回歸對其進(jìn)行定量化處理，確定外觀形態(tài)因素對機(jī)器人設(shè)計偏好影響的權(quán)重，得到與老年人關(guān)注度顯著性最強(qiáng)的指標(biāo)因子。在老年人認(rèn)知審美方面，將老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價定義為二分類問題，建立判別函數(shù)，以及客觀性標(biāo)準(zhǔn)，為日后老齡陪伴機(jī)器人的外觀設(shè)計提供技術(shù)支持及理論實踐依據(jù)。

1 理論與算法

1.1 二元Logistic回歸分析

本文使用二元Logistic回歸模型將影響老年人對陪伴機(jī)器人關(guān)注度的指標(biāo)因子進(jìn)行定量分析，它是一種對二分類因變量進(jìn)行回歸分析時經(jīng)常采用的非線性分類統(tǒng)計方法[11-12]，劉榮輝[13]等學(xué)者建立Logistic回歸模型以改進(jìn)反映家庭成員關(guān)系的邊權(quán)模型，姜廣輝[14]等使用Logistic回歸模型對北京山區(qū)農(nóng)村居民點變化的內(nèi)部及外部驅(qū)動力進(jìn)行深入分析。其中“二元”指因變量為二分類變量，在本實驗中為“關(guān)注度高”和“關(guān)注度低”，Logistic指對目標(biāo)概率進(jìn)行Logit變換[15]。設(shè)為二分類因變量，取值“1”代表關(guān)注度高，“0”代表關(guān)注度低，自變量(i)為各指標(biāo)因子值。記關(guān)注度高的條件概率為，對進(jìn)行Logit變換，公式如下：

(1)

則Logistic線性回歸模型如下：

(2)

式(2)中：0為截距，1,…,β為回歸系數(shù)，即代表的是各指標(biāo)因子的相對貢獻(xiàn)率。如果系數(shù)為正，則對應(yīng)因子和老年人關(guān)注度呈正相關(guān)；反之，系數(shù)為負(fù)，則因子和老年人關(guān)注度呈負(fù)相關(guān)。各指標(biāo)因子對關(guān)注度結(jié)果影響越顯著，表明其在老年人對陪伴機(jī)器人外觀偏好的影響程度越大。

1.2 Fisher判別

Fisher判別分析借助投影的方式對樣本進(jìn)行降維，把多維數(shù)據(jù)點投影在一條直線上，見圖1。這樣可以最大限度地縮小同類樣本的距離，同時擴(kuò)大不同類樣本間的距離，使得兩類樣品的差異得以顯著區(qū)分，尤其適用于二分類判別分析，且最優(yōu)方向的投影線，需要通過樣本訓(xùn)練得到[16]。清華大學(xué)的盧兆麟等提取熱點圖顏色特征和灰度直方特征，將其作為判別因子建立Fisher判別函數(shù)模型，提出新的汽車造型評價方法。李長興[17]等為有效對煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測，建立了Fisher逐步判別分析模型。

令={1,2,…,x}為屬性集，在維向量中描述為=((1),(2),…,(x))，屬性的范圍被稱為特征空間[18]。對原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理，得出維空間下的樣本均值向量，將其變換到１維空間后的均值向量為M：

(3)

圖1 Fisher判別法基本原理

Fig.1 Basic principle of Fisher discriminant

式(3)中，n為樣本個數(shù)，樣本組內(nèi)離散度為，計算如下：

(4)

Fisher判別的準(zhǔn)則函數(shù)如下：

(5)

公式(5)得出的即為Fisher判別函數(shù)的線性判別式，也是最佳解向量。

1.3 基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法

建立Logistic-Fisher判別模型的主要步驟如下。

1）挑選實驗樣本，做眼動實驗。

2）提取眼動與心率數(shù)據(jù)并建立眼動數(shù)據(jù)與心率指標(biāo)體系。

3）對指標(biāo)因子進(jìn)行二元Logistic回歸模型構(gòu)建。

4）得出對關(guān)注度結(jié)果影響最顯著的指標(biāo)因子。

5）將得出的指標(biāo)因子作為判別因子建立Fisher判別模型，經(jīng)過樣本訓(xùn)練，得到最后的Logistic-Fisher判別模型。

基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法流程見圖2。

圖2 基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價方法流程

2 老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價的Logistic-Fisher判別模型

2.1 確定評價指標(biāo)

2.1.1 指標(biāo)因子分析與提取

1）眼動指標(biāo)。眼動指標(biāo)主要分為圖畫知覺指標(biāo)（直觀性指標(biāo)）與統(tǒng)計分析指標(biāo)（基本指標(biāo)與合成指標(biāo)），圖畫知覺指標(biāo)主要包括熱點圖、軌跡圖、峰值圖、視頻回放；統(tǒng)計分析指標(biāo)主要包括注視類、眼跳類、凝視時間、掃描路徑等，見圖3。本文采用第一次注視時間、首次注視時長、總注視時間、平均注視時間、注視次數(shù)、第二注視時間作為眼動數(shù)據(jù)指標(biāo)。其中，平均注視時間越長，表明產(chǎn)品越能引起注意或信息越不易被解讀；總注視時間越長，表明目標(biāo)產(chǎn)品需要更多信息來進(jìn)行解讀或更吸引人，即產(chǎn)品對于老年人的吸引度越高。

2）心率指標(biāo)。心率變異性（HRV）可以反映連續(xù)R-R間隔之間的細(xì)微變化。目前，HRV被認(rèn)為是反映自主神經(jīng)對心律調(diào)控的一種簡單且無創(chuàng)的有效指標(biāo)[19]。常用心率指標(biāo)一般分為時域分析法指標(biāo)和頻域分析法指標(biāo)，時域分析法指標(biāo)主要包括24 h正常竇性RR間期總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）、正常相鄰竇性RR間期差值均方根（rMSSD）、RR間期平均值標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN）、正常RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差（SDNNI）、相差>50 ms相鄰RR間期的總數(shù)（NN50）[20-21]等；頻域分析法指標(biāo)主要包括超低頻（ULF）、極低頻（VLF）、低頻（LF）和高頻（HF）[22-23]。本文采用24 h正常竇性RR間期總體標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）作為心率數(shù)據(jù)指標(biāo)，可以看出老年人對于感興趣和不感興趣的圖片的即時反映。

3）被測試者變量指標(biāo)。為探究老年被測試者的不同程度的持續(xù)性特征差異對于老年陪伴機(jī)器人的外觀喜愛程度是否有影響，本文將性別、年齡、文化程度列入指標(biāo)因子群當(dāng)中，因所有被測試者均在家中居住，故居住情況不被列入本次指標(biāo)群中。

2.1.2 面向老年群體陪伴機(jī)器人外觀的樣本分類

老齡陪伴機(jī)器人外觀評價本質(zhì)上是樣本分類問題，即通過實驗或日常審美認(rèn)知，將陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)分為類似“好”“一般”“差”的評級。由于老齡產(chǎn)品的“老齡”功能被過度標(biāo)榜，所以使老年人的外形需求等逐漸被忽視[24]。在實際生活中，老齡群體的視覺、記憶、推理等能力都會隨年齡增加而下降[25]，審美評價單一直觀，因此可將研究對象分為兩類，即二分類問題[26]。例如，將陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)分為兩類，“好看”的為一類（1），“不好看”的為另一類（2）；其次可對兩類外觀形態(tài)進(jìn)行比較，歸納出適合老年人群體認(rèn)知審美的設(shè)計方法，有助于后續(xù)老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價進(jìn)行預(yù)測分析。建立面向老年群體陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)線性判別函數(shù)，計算如下：

圖3 眼動指標(biāo)分類

(6)

公式(6)中，()為判別值；1,…,X為基于眼動追蹤與心率測試的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的幾項評價指標(biāo)，即為本方法中前期二元Logistic回歸得出的強(qiáng)顯著性指標(biāo)因子；1,…,ω為判別系數(shù)，即各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重；0為常量。對于陪伴機(jī)器人二分類問題判別，采取以下決策規(guī)則：

(7)

2.1.3 進(jìn)行眼動追蹤實驗

本文將老齡陪伴機(jī)器人分為“好看（1)”和“不好看（2）”兩類。從企業(yè)官網(wǎng)、相關(guān)產(chǎn)品圖冊等途徑搜集到68個樣本，通過多元尺度和聚類分析，并根據(jù)專家組的意見來對其進(jìn)行提煉，主要劃分為4類代表性陪伴機(jī)器人，如果劃分類別單一，則不能完全表述老年人對陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的評價結(jié)果，見圖4。具體分為真人型、寵物型、擬人型、擬物型。并通過不同排版處理來產(chǎn)生32張刺激樣本圖片。被測試者共18名，其中男性7人，女性11人，平均年齡70歲，居住環(huán)境皆在家中，文化水平為小學(xué)畢業(yè)及以下6人，初中畢業(yè)5人，高中畢業(yè)2人，中專畢業(yè)4人，大學(xué)畢業(yè)1人。

本實驗使用中國津發(fā)科技公司生產(chǎn)的Tobii Pro X3-120眼動追蹤儀進(jìn)行實驗，其采樣率120 Hz，該眼動儀通過雙眼采集，以及明瞳和暗瞳結(jié)合的方式來進(jìn)行追蹤。將眼動儀安裝在14英寸DELL筆記本電腦顯示器下方，實驗開始前，每位被測試者都閱讀了知情同意書并簽字，測試前對每位被測試者分別進(jìn)行調(diào)校。為老年人穿戴眼動傳感器及脈搏傳感器，采用正確坐姿并與顯示器保持平視，視距為60 cm，分別讓其觀察32張圖片，每張圖片刺激時長為10 s，每位老人完成全部測試任務(wù)預(yù)計時間為10 min。眼動及心率數(shù)據(jù)由ErgoLAB V3.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計處理。

眼動實驗測試后，對每位老年人進(jìn)行問卷調(diào)查，問題為“您是否喜歡這款機(jī)器人的外觀形態(tài)”，答案為“喜歡”與“不喜歡”兩項選擇，同時也是“關(guān)注度高”與“關(guān)注度低”的直接反映。

2.2 二元Logistic回歸分析

提取上述實驗中8款老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)，共18位老年人，144組數(shù)據(jù)，分析各指標(biāo)因子對老年人關(guān)注度高低的影響情況，將老年人關(guān)注度高取值為“1”，老年人關(guān)注度低取值為“0”。首先對模型整體有效性進(jìn)行分析，見表1。表中模型檢驗的原定假設(shè)為：放入自變量兩種情況的模型質(zhì)量是否均一致；因<0.05，說明拒絕原定假設(shè)，即說明本次構(gòu)建模型時，放入的自變量具有有效性，因而模型構(gòu)建有意義。

圖4 選取訓(xùn)練樣本

表1 二元Logistic回歸模型似然比檢驗結(jié)果

表2 二元Logistic回歸模型變量參數(shù)

注：B為回歸系數(shù)；S.E為標(biāo)準(zhǔn)差；Wald為Wald卡方值；Sig.為顯著性；EXP(B)為置信區(qū)間

為了得出顯著性最強(qiáng)的幾項指標(biāo)因子，本文利用二元Logistic回歸分析，回歸結(jié)果，見表2?？梢姡詣e（=0.539>0.05），并沒有呈現(xiàn)出顯著性表現(xiàn)，意味著性別并不會對關(guān)注度產(chǎn)生影響關(guān)系；年齡分為5個級別（60～65歲、65～70歲、70～75歲、75～80歲、90～85歲），將其按無序多分類變量作啞變量處理，各級別都和其中的第一個級別（60～65歲）進(jìn)行比較，均無顯著影響。同理，文化程度作相同啞變量處理，也均無顯著影響。同樣，第一注視時間（=0.185> 0.05）、首次注視時長（=0.538>0.05）、第二注視時間（=0.290>0.05）、心率變異率（=0.063>0.05）都不會對關(guān)注度產(chǎn)生影響。

總注視時間的回歸系數(shù)值為–1.477，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(=0.000<0.01)，意味著總注視時間會對關(guān)注度產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。優(yōu)勢比(Exp(B)值)為0.228，意味著當(dāng)總注視時間增加一個單位時，關(guān)注度的變化（減少）幅度為0.228倍。同理，平均注視時間（=0.000<0.01）、注視次數(shù)（=0.000<0.01）會對關(guān)注度產(chǎn)生顯著的正向影響。

結(jié)果表明，總注視時間、平均注視時間、注視次數(shù)三項指標(biāo)與老年人對于陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)關(guān)注度的影響關(guān)系顯著性最強(qiáng)，并作為判別因子1、2、3在后期建立判別模型。

2.3 判別函數(shù)模型的建立與檢驗

2.3.1 建立判別函數(shù)模型

將二元Logistic回歸分析得出的1（總注視時間）、2（平均注視時間）、3（注視次數(shù)）作為訓(xùn)練樣本的Fisher判別指標(biāo)因子輸入SPSS中的Fisher判別模型，18位老年人為訓(xùn)練樣本（Train），另找兩位老年人為測試樣本（Test），見表3。變量共提取了一個判別函數(shù)，特征值（即組間平方和與組內(nèi)平方和之比）為1.005，典型相關(guān)系數(shù)為0.708，且可以解釋100%的方差，因此說明一個判別函數(shù)就足夠了。在對判別函數(shù)是否有效的檢驗中，得出sig小于0.05，說明提取的判別函數(shù)有效，可以使用，見表4。Fisher判別函數(shù)系數(shù)見表5。

表3 Fisher判別函數(shù)信息

表4 Fisher判別函數(shù)有效性檢驗結(jié)果

表5 Fisher判別函數(shù)系數(shù)

表6 測試樣本預(yù)測結(jié)果

注：*為誤分類個案

經(jīng)計算得到其判別函數(shù)的系數(shù)及常量，最終Fisher判別函數(shù)計算如下：

(8)

2.3.2 判別函數(shù)模型檢驗

為了檢驗建立的Logistic-Fisher判別分析模型的有效性，請18名被測試者作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行判別模型計算，并選取另外兩名老年人對上述函數(shù)模型進(jìn)行檢驗，見表6。將調(diào)查問題進(jìn)行簡化，以獲得判別函數(shù)在老年人群體二分類問題上的直觀表現(xiàn)。

表7 Fisher判別函數(shù)分類結(jié)果

注：正確分類的91.0%個原始已分組個案

Fisher判別函數(shù)分類結(jié)果見表7，待測樣本的預(yù)測結(jié)果與實際測評結(jié)果情況比較相符，判別的正確率為91.0%，表明Logistic-Fisher判別模型具有較高的可信性。因此，可認(rèn)為基于Logistic-Fisher的老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)判別模型的正確率較高，比較可靠，可以運用到實際的老齡陪伴機(jī)器人的外觀設(shè)計中。

3 結(jié)語

為更好地設(shè)計出符合老年人喜愛的老齡陪伴機(jī)器人的外觀形態(tài)，本文以眼動追蹤技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建Logistic-Fisher判別模型。將18組老齡用戶眼動數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，2組用戶數(shù)據(jù)作為測試樣本，對老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)評價模型進(jìn)行預(yù)測，得到以下結(jié)論。

1）本文運用二元Logistic回歸模型，探究影響老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)設(shè)計的顯著因子。對眼動實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，得到8個眼動、心率變異性、被試變量等初始因子，再通過二元Logistic回歸對其進(jìn)行分析，得出1（總注視時間）、2（平均注視時間）、3（注視次數(shù)）三個指標(biāo)因子在眼動實驗中對機(jī)器人形態(tài)有顯著影響。

2）本文通過分析老年人的心理特征，將“老年人對老齡陪伴機(jī)器人的外觀評價”定義為二分類問題。將二元Logistic回歸模型得到的3個指標(biāo)作為Fisher判別因子，構(gòu)建判別函數(shù)，預(yù)測正確率達(dá)91.0%。

綜上所述，本研究通過提取老年人生理指標(biāo)，運用二元Logistic回歸模型、Fisher判別模型等方法，得出老年人對老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的評價。此研究流程簡化了實驗數(shù)據(jù)分析步驟，對日后老齡陪伴機(jī)器人外觀形態(tài)的設(shè)計具有指導(dǎo)意義。

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Appearance Evaluation Method of the Elderly Companion Robot Based on Logistic-Fisher

WANG Qiu-hui1,2, ZHANG Qian-nan1

(1.School of Mechanical Engineering, Tiangong University, Tianjin 300387, China; 2.School of Economics and Management, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)

The purpose of this paper is to propose a method for evaluating the appearance of an elderly companion robot based on eye tracking. Obtain the eye movement characteristics of the elderly when watching the companion robot through eye movement experiments, extract eye movement indicators, heart rate indicators and test variables, and use SPSS23.0 software platform to perform descriptive statistics and binary Logistic regression analysis on the variable information. Secondly, the appearance evaluation of the companion robot is defined as a two-category problem based on the physiological and psychological particularity of the elderly. Several factors with the strongest influence in the regression are used as the discriminant factors to establish a Fisher discriminant function model and perform experimental verification. Gender, age, education level, and heart rate indicators have no significant effect on the appearance attention of the companion robot; the total fixation duration has a significant negative effect, and the average fixation duration and the number of fixations have a significant positive effect. The accuracy of the discriminant model prediction sample compared with the actual sample is 91.0%. The Logistic-Fisher method is generally highly accurate, and it provides a feasible technical way to realize the appearance design evaluation of the elderly companion robot.

the elderly companion robot; appearance evaluation; eye tracking; binary Logistic regression; Fisher discriminant model

TB472

A

1001-3563(2022)02-0082-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.02.011

2021-09-20

教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金項目（19YJAZH093）

王秋惠（1969—），女，山東人，博士，天津工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院教授，主要研究方向為工業(yè)設(shè)計、智能人因?qū)W、設(shè)計人因?qū)W、機(jī)器人人因工程及人機(jī)界面設(shè)計。