Hur människor ser på visuell information avslöjar grundläggande information om dem; deras intressen och deras sinnestillstånd. Tidigare studier visade att scanpat, dvs. sekvensen av ögonrörelser som görs av en observatör som utforskar en visuell stimulans, kan användas för att härleda observatörsrelaterad (t.ex., uppgift till hands) och stimuli-relaterad (t.ex. bild semantisk kategori) information. Ögonrörelser är dock komplexa signaler och många av dessa studier bygger på begränsade blickdeskriptorer och skräddarsydda dataset. Här tillhandahåller vi en nyckelfärdig metod för scanpatmodellering och klassificering. Denna metod bygger på variationella dolda Markov modeller (HMMs) och diskriminant analys (DA). HMMs inkapslar de dynamiska och individualistiska dimensionerna av blickens beteende, vilket gör det möjligt för DA att fånga systematiska mönster diagnostik av en viss klass av observatörer och / eller stimuli. Vi testar vår strategi på två mycket olika dataset. För det första använder vi fixeringar inspelade när vi tittar på 800 statiska naturliga scenbilder, och drar slutsatsen att det är en observatörsrelaterad egenskap: den uppgift som står på spel. Vi uppnår i genomsnitt 55,9% korrekt klassificeringsgrad (chance = 33%). Vi visar att den korrekta klassificeringen har ett positivt samband med det antal framträdande regioner som finns i stimulina. För det andra använder vi ögonpositioner inspelade när vi tittar på 15 konversationsvideor,
I REF har författarna presenterat en nyckelfärdig metod för scanpatmodellering och klassificering.
Scanpath modeling and classification with hidden Markov models
{'venue': 'Behavior Research Methods', 'journal': 'Behavior Research Methods', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}