基于 NMF 的移动眼动追踪数据分析
计算机视觉与模式识别
2024-04-05 v1
摘要
通过来自刺激的缩略图来描绘移动眼动追踪记录中的扫描路径，使得应用视觉计算以无监督方式检测感兴趣区域成为可能。我们建议使用非负矩阵分解（NMF）来识别刺激中的这些区域。对于用户定义的整数 k，NMF 产生一个可解释的分解，包含 k 个分量，每个分量由一个空间表示和一个时间指示器组成。在多个眼动追踪记录的上下文中，这产生 k 个空间表示，其中时间指示器突出显示记录内的出现情况。k 的选择提供了控制分解精细度的机会，即要检测的区域数量。我们将基于 NMF 的方法与可视化技术相结合，以实现对多个记录的探索性分析。最后，我们利用艺术画廊的移动眼动追踪数据证明了我们方法的实用性。
引用
@article{arxiv.2404.03417,
title = {NMF-Based Analysis of Mobile Eye-Tracking Data},
author = {Daniel Klötzl and Tim Krake and Frank Heyen and Michael Becher and Maurice Koch and Daniel Weiskopf and Kuno Kurzhals},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.03417},
year = {2024}
}