Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân loại cố định: cách hợp nhất và chọn lựa các ứng viên cố định
Tóm tắt
Các thiết bị theo dõi chuyển động mắt được áp dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu (ví dụ: khoa học nhận thức, y học, nghiên cứu tiếp thị). Để tạo ra ý nghĩa cho dữ liệu theo dõi chuyển động mắt, các nhà nghiên cứu có nhiều lựa chọn về phương pháp phân loại để trích xuất các hành vi khác nhau (ví dụ: saccade, nháy mắt, cố định) từ tín hiệu hướng nhìn. Có rất nhiều tài liệu về các thuật toán phân loại khác nhau. Thật bất ngờ, không có nhiều thông tin về tác động của các quy tắc lựa chọn cố định và saccade thường được áp dụng (ngầm). Chúng tôi muốn trả lời câu hỏi sau: Tác động của các tham số quy tắc lựa chọn (biên độ saccade tối thiểu và thời gian cố định tối thiểu) đến sự phân bố thời gian cố định là gì? Để trả lời câu hỏi này, chúng tôi đã sử dụng dữ liệu theo dõi chuyển động mắt với chất lượng cao và thấp cùng bảy thuật toán phân loại khác nhau. Chúng tôi kết luận rằng các quy tắc lựa chọn đóng một vai trò quan trọng trong việc hợp nhất và chọn các ứng viên cố định. Đối với dữ liệu theo dõi chuyển động mắt có độ chính xác từ tốt đến trung bình (RMSD < 0.5°), thuật toán phân loại nào được chọn không quan trọng quá nhiều miễn là nó đủ nhạy và được theo sau bởi một quy tắc chọn saccade có biên độ lớn hơn 1.0° và một quy tắc chọn cố định có thời gian dài hơn 60 ms. Do tầm quan trọng của việc lựa chọn, các nhà nghiên cứu nên luôn báo cáo liệu họ có thực hiện việc lựa chọn hay không và giá trị của các tham số của họ.
Từ khóa
#theo dõi chuyển động mắt #saccade #cố định #phân loại #thuật toánTài liệu tham khảo
Abdulin, E., Friedman, L., & Komogortsev, O. (2017). Method to detect eye position noise from video-oculography when detection of pupil or corneal reflection position fails. arXiv:1709.02700.
Andersson, R., Larsson, L., Holmqvist, K., Stridh, M., & Nyström, M. (2017). One algorithm to rule them all? An evaluation and discussion of ten eye movement event-detection algorithms. Behavior Research Methods, 49, 616–637.
Collewijn, H., Erkelens, C.J., & Steinman, R.M. (1988). Binocular co-ordination of human horizontal saccadic eye movements. The Journal of Physiology, 404(1), 157–182. https://doi.org/10.1113/jphysiol.1988.sp017284
Cornelissen, T.H.W., & Vo, M.L.H. (2017). Processing of irrelevant object-scene inconsistencies modulates ongoing gaze behavior. Attention, Perception, & Psychophysics, 79, 154–168. https://doi.org/10.3758/s13414-016-1203-7
de Barbaro, K., Chiba, A., & Deak, G.O. (2011). Micro-analysis of infant looking in a naturalistic social setting: Insights from biologically based models of attention . Developmental Science, 14(5), 1150–1160.
Diaz, G., Cooper, J., Rothkopf, C., & Hayhoe, M. (2013). Saccades to future ball location reveal memory-based prediction in a virtual-reality interception task. Journal of Vision, 13(1), 20–20. https://doi.org/10.1167/13.1.20
Engbert, R., & Kliegl, R. (2003). Microsaccades uncover the orientation of covert attention. Vision Research, 43, 1035–1045. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(03)00084-1
Hein, O., & Zangemeister, W. (2017). Topology for gaze analyses-raw data segmentation. Journal of Eye Movement Research, 10(1). https://doi.org/10.16910/jemr.10.1.1.
Helo, A., Pannasch, S., Sirri, L., & Rämä, P. (2014). The maturation of eye movement behavior: Scene viewing characteristics in children and adults. Vision Research, 103, 83–91. https://doi.org/10.1016/j.visres.2014.08.006
Hessels, R.S., Hooge, I.T.C., & Kemner, C. (2016a). An in-depth look at saccadic search in infancy. Journal of Vision, 16(8), 10–10. https://doi.org/10.1167/16.8.10
Hessels, R.S., Niehorster, D.C., Kemner, C., & Hooge, I.T.C. (2016b). Noise-robust fixation detection in eye movement data: Identification by two-means clustering (I2MC). Behavior Research Methods, pp 1–22. https://doi.org/10.3758/s13428-016-0822-1.
Hessels, R.S., Niehorster, D.C., Nyström, M., Andersson, R., & Hooge, I.T.C. (2018). Is the eye-movement field confused about fixations and saccades? A survey among researchers. Royal Society Open Science, 5(8), 180502. https://doi.org/10.1098/rsos.180502
Holmqvist, K., Nyström, M., & Mulvey, F. (2012). Eye tracker data quality: What it is and how to measure it. In Proceedings of the symposium on eye tracking research and applications (pp. 45–52).
Hooge, I.T.C., & Camps, G. (2013). Scan path entropy and arrow plots: Capturing scanning behavior of multiple observers. Frontiers in Psychology, 4, 996. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00996
Hooge, I.T.C., & Erkelens, C.J. (1996). Control of fixation duration in a simple search task. Perception and Psychophysics, 58(7), 969–976. https://doi.org/10.3758/BF03206825
Hooge, I.T.C., & Erkelens, C.J. (1999). Peripheral vision and oculomotor control during visual search. Vision Research, 39(8), 1567–1575. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(98)00213-2
Hooge, I.T.C., Niehorster, D.C., Nyström, M., Andersson, R., & Hessels, R.S. (2018). Is human classification by experienced untrained observers a gold standard in fixation detection? Behavior Research Methods. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0955-x.
Hooge, I.T.C., Nyström, M., Cornelissen, T., & Holmqvist, K. (2015). The art of braking: Post saccadic oscillations in the eye tracker signal decrease with increasing saccade size. Vision Research, 112, 55–67. https://doi.org/10.1016/j.visres.2015.03.015
Hooge, I.T.C., Vlaskamp, B.N.S., & Over, E.A.B. (2007). Saccadic search: On the duration of a fixation. In R.P.G. van Gompel, M.H. Fischer, M.H. Murray, & R.L. Hill (Eds.) Eye movements: a window on mind and brain (pp. 581–595). Oxford: Elsevier Science.
Jacobs, A.M. (1986). Eye-movement control in visual search: How direct is visual span control? Perception and Psychophysics, 39, 47–58.
Karn, K.S. (2000). Saccade pickers vs. fixation pickers: The effect of eye tracking instrumentation on research. In Proceedings of the 2000 symposium on eye tracking research & applications. https://doi.org/10.1145/355017.355030(pp. 87–88). New York: Association for Computing Machinery.
Kemner, C., van Ewijk, L., van Engeland, H., & Hooge, I.T.C. (2008). Brief report: Eye movements during visual search tasks indicate enhanced stimulus discriminability in subjects with pdd. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38(3), 553–557. https://doi.org/10.1007/s10803-007-0406-0
Komogortsev, O.V., Gobert, D.V., Jayarathna, S., Koh, D.H., & Gowda, S.M. (2010). Standardization of automated analyses of oculomotor fixation and saccadic behaviors. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 57(11), 2635–2645.
Krieber, M., Bartl-Pokorny, K.D., Pokorny, F.B., Zhang, D., Landerl, K., Körner, C., & Marschik, P.B. (2017). Eye movements during silent and oral reading in a regular orthography: Basic characteristics and correlations with childhood cognitive abilities and adolescent reading skills. PLOS ONE, 12(2), 1–15. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170986
Levin, L., Nilsson, S., Ver Hoeve, J., Wu, S., Kaufman, P., & Alm, A. (2011). Adler’s physiology of the eye. Elsevier Health Sciences.
Näsänen, R., Ojanpää, H., & Kojo, I. (2001). Effect of stimulus contrast on performance and eye movements in visual search. Vision Research, 41(14), 1817–1824.
Niehorster, D.C., Siu, W.W., & Li, L. (2015). Manual tracking enhances smooth pursuit eye movements. Journal of Vision, 15(11).
Niehorster, D., Zemblys, R., Beelders, T., & Holmqvist, K. (2020). Characterizing gaze position signals and synthesizing noise during fixations in eyetracking data. Behavior Research Methods, 52, 2515–2534.
Nyström, M., & Holmqvist, K. (2010). An adaptive algorithm for fixation, saccade, and glissade detection in eyetracking data. Behavior Research Methods, 42(1), 188–204.
Olsen, A. (2012). The tobii i-vt fixation filter algorithm description (v2012 ed.) [Computer software manual]. https://www.tobiipro.com/siteassets/tobii-pro/learn-and-support/analyze/how-do-we-classify-eye-movements/tobii-pro-i-vt-fixation-filter.pdf/?v=2012.
Rayner, K. (1999). Eye movements in reading and information processing: 20 years of research. Psychological Bulletin, 124, 372–422. https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.3.372
Smeets, J.B.J., & Hooge, I.T.C. (2003). Nature of variability in saccades. Journal of Neurophysiology, 90(1), 12–20. https://doi.org/10.1152/jn.01075.2002
SR-Research (2021). Eyelink data viewer user’s manual, version 4.2.1 (4.2.1 ed.) [Computer software manual]. http://sr-research.jp/support/EyeLink. (Anoptionalnote).
van der Steen, J., & Bruno, P. (1995). Unequal amplitude saccades produced by aniseikonic patterns: Effects of viewing distance. Vision Research, 35(23), 3459–3471. https://doi.org/10.1016/0042-6989(95)00138-5
Veneri, G., Piu, P., Rosini, F., Federighi, P., Federico, A., & Rufa, A. (2011). Automatic eye fixations identification based on analysis of variance and covariance. Pattern Recognition Letters, 32, 1588–1593. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2011.06.012
Zani, G., Butterfill, S.A., & Low, J. (2020). Mindreading in the balance: adults’ mediolateral leaning and anticipatory looking foretell others’ action preparation in a false-belief interactive task. Royal Society Open Science, 7(1), 191167.
Zelinsky, G.J. (1996). Using eye saccades to assess the selectivity of search movements. Vision Research, 36(14), 2177–2187.