Abstract Event detektion är ett utmanande skede i analys av ögonrörelsedata. En stor nackdel med nuvarande metoder för att upptäcka händelser är att parametrar måste justeras baserat på kvaliteten på data för ögonrörelser. Här visar vi att en helt automatiserad klassificering av råa blickprover som hör till fixeringar, saccades, eller andra okulomotoriska händelser kan uppnås med hjälp av en maskininlärningsmetod. Alla redan manuellt eller algoritmiskt upptäckta händelser kan användas för att utbilda en klassificering för att producera liknande klassificering av andra data utan att användaren behöver ställa in parametrar. I denna studie undersöker vi tillämpningen av slumpmässig skogsmaskininlärningsteknik för att upptäcka fixeringar, sakkader och post-sackadiska oscillationer (PSOs). I ett försök att visa praktisk nytta av den föreslagna metoden för de tillämpningar som använder ögonrörelseklassificeringsalgoritmer, ger vi ett exempel där metoden används i en ögonrörelsedriven biometrisk tillämpning. Vi drar slutsatsen att maskininlärningsteknik leder till överlägsen upptäckt
Metoder för maskininlärning har föreslagits, t.ex. med hjälp av en Random Forest tillämpas på 14 funktioner REF.
Using machine learning to detect events in eye-tracking data
{'venue': 'Behavior research methods', 'journal': 'Behavior research methods', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}