Gemensamma beräkningsmetoder för automatisk detektering av ögonrörelser - d.v.s. uppgiften att upptäcka olika typer av ögonrörelser i en kontinuerlig ström av ögondata - är begränsad i det att de antingen innebär tröskelmärkning på handgjorda signalfunktioner, kräver individuella detektorer som var och en endast upptäcker en enda rörelse, eller kräver förhandssegmenterade data. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka ögonrörelser som endast innebär att lära sig en enda detektor end-to-end, d.v.s. direkt från den kontinuerliga blickdataströmmen och samtidigt för olika ögonrörelser utan någon manuell funktionsbearbetning eller segmentering. Vår metod är baserad på konvolutionella neurala nätverk (CNN) som nyligen visat överlägsen prestanda i en mängd olika uppgifter i datorseende, signalbehandling och maskininlärning. Vi introducerar vidare en ny multi-participant dataset som innehåller scripted och fri-viewing sekvenser av mark-truth kommenterade sakkader, fixeringar, och smidiga strävanden. Vi visar att vår CNN-baserade metod överträffar state-of-the-art basics med stor marginal på denna utmanande datauppsättning, vilket understryker den betydande potentialen i detta tillvägagångssätt för holistisk, robust och korrekt analys av ögonrörelseprotokoll.
Dessutom visades en Convolutional Neural Network (CNN) effektiv för att klassificera fixeringar, sakkader och smidiga strävanden i en datauppsättning som innehåller fri visning stimuli experiment REF.
End-to-End Eye Movement Detection Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}