I människans syn, skärpa och färgkänslighet är störst i centrum av fixering och falla av snabbt som visuell excentricitet ökar. Människor utnyttjar den höga upplösningen av den centrala synen genom att aktivt röra sina ögon tre till fyra gånger per sekund. Här visar vi att det är möjligt att klassificera den uppgift som en person är engagerad i från sina ögonrörelser med hjälp av multivariat mönsterklassificering. Resultaten har viktiga teoretiska konsekvenser för beräknings- och neuralmodeller av ögonrörelsekontroll. De har också viktiga praktiska konsekvenser för användningen av passivt inspelade ögonrörelser för att härleda en tittares kognitiva tillstånd, information som kan användas som indata för intelligenta gränssnitt mellan människa och dator och relaterade tillämpningar.
Henderson och Al. REF visade att det är möjligt att klassificera den uppgift som en person är engagerad i, dvs. kognitiva tillstånd från deras ögonrörelser genom multivariat mönster klassificering särskilt naiva Bayes.
Predicting Cognitive State from Eye Movements
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}