機械学習を用いた視線追跡データのイベント検出

Using machine learning to detect events in eye-tracking data
Behavior Research Methods, pp1–22, 2017

イベント検出は、眼球運動データ解析の難しい段階である.現在のイベント検出方法の主な欠点として,目の動きデータの質に基づいてパラメータを調整しなければならないことが挙げられる.
本実験では,注視,サッカード,またはその他の眼球運動イベントに属する生の視線サンプルの完全自動化された分類を,機械学習アプローチを用いて達成できることを示す.既に手作業またはアルゴリズムで検出された事象は,ユーザがパラメータを設定する必要なしに,他のデータの同様の分類を生成するように分類器を訓練するために使用することが可能である.本研究では,注視,サッカード,およびサッカード後の振動(PSO)の検出のためのランダム森林機械学習技術の適用を検討する.目の動き分類アルゴリズムを用いるアプリケーションに提案された方法の実用性を示すために,この方法を眼球運動駆動のバイオメトリックアプリケーションに用いる例を提供する.我々は,機械学習技術が現在の最先端の事象検出アルゴリズムと比較して優れた検出をもたらし,手作業コーディングの性能に達することができると結論付けた.