Abstrakt. I detta arbete analyserar vi ögonrörelser hos personer i transit i en vardagsmiljö med hjälp av ett bärbart elektrookulografiskt (EOG) system. Vi jämför tre metoder för kontinuerlig igenkänning av läsaktiviteter: en sträng matchande algoritm som utnyttjar typiska egenskaper av lässignaler, såsom sakkader och xationer; och två varianter av dolda Markov modeller (HMMs) - blandade Gaussian och diskret. Erkännandealgoritmerna utvärderas i ett experiment som utförs med åtta ämnen som läser fritt vald text utan bilder medan de sitter vid ett skrivbord, står, går inomhus och utomhus och rider en spårvagn. En total datamängd på cirka 6 timmar samlades in och läsaktiviteten stod för ungefär hälften av tiden. Vi kunde upptäcka läsaktiviteter över alla ämnen med en topp igenkänningsfrekvens på 80,2% (71,0% recall, 11,6% falska positiva) med hjälp av strängmatchning. Vi visar att EOG är en potentiellt robust teknik för att läsa igenkänning över ett antal typiska dagliga situationer.
I en tidigare studie undersökte vi igenkännandet av läsaktivitet hos personer i transit i en mängd olika dagliga livsinställningar REF.
Robust Recognition of Reading Activity in Transit Using Wearable Electrooculography
{'venue': 'Pervasive', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}