Detection of smooth pursuits using eye movement shape features
Detection of smooth pursuits using eye movement shape features
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使用眼动形状特征检测平滑追踪
DOI：
10.1145/2168556.2168586
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Vidal M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Vidal M
平滑追踪眼球运动包含关于人的健康、活动和情况的信息，但迄今为止还没有有效的方法用于其自动检测。在这项工作中，我们提出了一种方法来解决这个问题，基于机器学习。在我们的方法的核心是一套新颖的形状特征，捕捉随着时间的推移平滑的追求运动的特征形状。这些特征单独表示关于平滑追踪的不完整信息，但在机器学习方法中组合。在从18名参与者收集的眼球运动评估中，我们表明，我们的方法可以检测到平滑的追踪运动，准确率高达92%，这取决于用于预测的特征集的大小。我们的研究结果具有双重意义。首先，他们展示了主流眼动跟踪中的平滑追踪检测方法，其次，他们强调了机器学习在眼动分析中的实用性。
Smooth pursuit eye movements hold information about the health, activity and situation of people, but to date there has been no efficient method for their automated detection. In this work we present a method to tackle the problem, based on machine learning. At the core of our method is a novel set ofshape featuresthat capture the characteristic shape of smooth pursuit movements over time. The features individually represent incomplete information about smooth pursuits but are combined in a machine learning approach. In an evaluation with eye movements collected from 18 participants, we show that our method can detect smooth pursuit movements with an accuracy of up to 92%, depending on the size of the feature set used for their prediction. Our results have twofold significance. First, they demonstrate a method for smooth pursuit detection in mainstream eye tracking, and secondly they highlight the utility of machine learning for eye movement analysis.
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DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
CHI Extended Abstracts
影响因子：
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作者：
D. Koh;S. Gowda;Oleg V. Komogortsev
通讯作者：
Oleg V. Komogortsev
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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作者：
Thomas Grindinger
通讯作者：
Thomas Grindinger
DOI：
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发表时间：
1990
期刊：
[1990] Proceedings of the Twelfth Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
影响因子：
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作者：
T. Cecchin;D. Sauter;D. Brie;B. Martin
通讯作者：
B. Martin
现成的凝视互动
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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作者：
Javier San Agustin
通讯作者：
Javier San Agustin
一种基于卡尔曼滤波器的非侵入式追踪眼动追踪器
DOI：
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发表时间：
2002
期刊：
Proceedings of the 2002 American Control Conference (IEEE Cat. No.CH37301)
影响因子：
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作者：
W. Abd;M. Fadali;G. Bebis
通讯作者：
G. Bebis