瞳孔直径的时序量化分布作为认知负荷分类的新特征
计算机视觉与模式识别
2023-03-23 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种基于瞳孔信息对认知负荷进行分类的新特征。该特征由眼动追踪记录的时序分割组成。对于时序划分的每个片段，计算并存储瞳孔尺寸的概率分布。这些概率分布随后可用于分类认知负荷。与其他从眼动追踪数据中获得的统计值（该领域的最先进技术）相比，所提出特征显著提高了认知负荷的分类准确率。基于瞳孔数据确定认知负荷的应用众多，例如可用于职业倦怠预警系统。链接：https://es-cloud.cs.uni-tuebingen.de/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FCognitiveLoadFeature&mode=list
引用
@article{arxiv.2303.12757,
title = {A temporally quantized distribution of pupil diameters as a new feature for cognitive load classification},
author = {Wolfgang Fuhl and Susanne Zabel and Theresa Harbig and Julia Astrid Moldt and Teresa Festl Wiete and Anne Herrmann Werner and Kay Nieselt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12757},
year = {2023}
}