Abstract-I detta arbete undersöker vi ögonrörelseanalys som en ny sensation modalitet för aktivitetsigenkänning. Ögonrörelsedata har registrerats med hjälp av ett elektrookulografisystem (EOG). Vi beskriver och utvärderar först algoritmer för att upptäcka tre ögonrörelseegenskaper från EOG-signaler, fixeringar, och blinkar-och föreslår en metod för att bedöma repetitiva mönster av ögonrörelser. Vi utformar sedan 90 olika funktioner baserat på dessa egenskaper och väljer en delmängd av dem med minsta redundans maximal relevans (mRMR) funktionsval. Vi validerar metoden med hjälp av en åtta deltagare studie i en kontorsmiljö med hjälp av en exempeluppsättning av fem aktivitetsklasser: kopiera en text, läsa ett tryckt papper, ta handskrivna anteckningar, titta på en video, och surfa på webben. Vi inkluderar även perioder utan specifik aktivitet (NULL-klassen). Med hjälp av en stödvektor maskin (SVM) klassificerare och personoberoende ( leave-one-person-out) utbildning, får vi en genomsnittlig precision på 76,1 procent och återkallar 70,5 procent över alla klasser och deltagare. Arbetet visar på löftet om ögonbaserad aktivitetsigenkänning (EAR) och öppnar upp en diskussion om den bredare tillämpligheten av EAR på andra aktiviteter som är svåra, eller till och med omöjliga, att upptäcka med hjälp av vanliga avkänningsmetoder.
Systemet för extraktion av ögonrörelser liknade den metod som används i REF.
Eye Movement Analysis for Activity Recognition Using Electrooculography
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}