双输入流变压器用于视觉跟踪读取数据中的垂直漂移校正

科学领域:

• 认知科学 认知科学
• 计算机科学 计算机科学
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 在阅读时的眼睛跟踪生成固定点数据.
• 对文本行进行准确的固定分配对于阅读分析至关重要.
• 视线跟踪数据的垂直漂移引入噪声,使固定到线路的分配变得复杂.

研究的目的:

• 引入一种新的双输入流变压器 (DIST) 模型,用于在读取数据中准确地分配固定点.
• 为了应对噪声的挑战,特别是垂直漂移,在眼球追踪数据中.
• 为阅读研究中的后处理瓶提供强大而准确的解决方案.

主要方法:

• 双输入流变压器 (DIST) 架构的开发.
• 对DIST的评估与9个不同的数据集的11种经典方法进行了评估.
• 使用了组合方法,结合了多个DIST实例和经典方法.

主要成果:

• DIST模型,特别是组合时,在所有测试的数据集中都显示出高准确度.
• 一组DIST模型与最好的经典方法相结合,平均准确率达到98.17%.
• 除研究确定了线路重叠特征和双输入流作为DIST成功的关键贡献者.

结论:

• 双输入流变压器 (DIST) 为眼睛跟踪数据的固定到线分配自动化提供了重大进步.
• 在各种实验设置中,DIST是强大的,使其成为阅读研究的可靠工具.
• 这种方法有效地解决了手动分配瓶,加速了阅读数据分析.