基于 EEG 的认知负荷估计在不同可视化间的泛化性研究
人机交互
2018-09-13 v1
摘要
我们考察了基于 EEG 的认知负荷（CL）估计在字符、空间模式、条形图和饼图这四类可视化下的 n-back 任务中是否具有泛化性。CL 通过两种近期方法估计：(a) 深度卷积神经网络，以及 (b) 近端支持向量机。实验表明，跨可视化的 CL 估计性能下降，这凸显了需要有效的机器学习技术来针对给定分析任务对可视化界面可用性进行基准测试。
引用
@article{arxiv.1809.04507,
title = {Investigating the generalizability of EEG-based Cognitive Load Estimation Across Visualizations},
author = {Viral Parekh and Maneesh Bilalpur and Sharavan Kumar and Stefan Winkler and C V Jawahar and Ramanathan Subramanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.04507},
year = {2018}
}