I detta papper utvecklar vi en probabilistisk metod för att härleda visuell-task av en betraktare givet uppmätta ögonrörelsebanor. Denna metod är baserad på teorin om dolda Markov modeller (HMM) som använder en första order Markov process för att förutsäga koordinaterna för fixeringar med tanke på uppgiften. Förutsägelsekonfidensnivån för varje uppgiftsberoende modell används i en Bayesian inference formulering, varigenom uppgiften med den maximala en posteriori (MAP) sannolikhet väljs. Vi tillämpade denna teknik på en utmanande datauppsättning bestående av banor för ögonrörelser som erhållits från personer som tittar på monokroma bilder av verkliga scener med uppgift att svara på frågor om scenerna. Resultaten visar att HMM-metoden i kombination med en klusterteknik kan vara ett tillförlitligt sätt att härleda visuell-task från ögonrörelsedata.
I REF använde författarna HMM för att härleda visuell-task av en tittare givet uppmätta ögonrörelsebanor.
An inverse Yarbus process: Predicting observers’ task from eye movement patterns
{'venue': 'Vision Research', 'journal': 'Vision Research', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}