隐藏的马尔科夫模型揭示了先前知识对眼睛运动对场景的影响

科学领域:

• 认知心理学 认知心理学
• 神经科学是一个神经科学.
• 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 人类的视觉体验通常允许对环境事件的知识积累.
• 标准的场景感知实验通常使用无关图像,限制知识积累及其对处理的影响.
• 预先知识在视觉处理中的作用,特别是眼神控制,仍然未被充分探索.

研究的目的:

• 调查最近积累的先前知识对凝视控制的影响.
• 为了比较具有和没有相关先前知识的群体之间的眼动模式.

主要方法:

• 利用静态电影的序列来创建可比的观看条件.
• 采用机器学习方法使用隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 配合单个扫描路径.
• 分析了实验组之间眼神模式的差异.

主要成果:

• 群体之间凝视模式的系统差异,证实了先前的知识影响凝视控制.
• 使用HMM可解释性来描述先前知识改变眼睛运动的具体方式.
• 确定了两个与HMM方法相关的意想不到的发现.

结论:

• 最近获得的先前知识在眼运动控制中起着至关重要的作用.
• 隐藏的马尔科夫模型为研究先前知识对目光行为的影响提供了有价值的工具.