基于EEG的眼动追踪更近一步
信号处理
2023-03-13 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出了两种调整感兴趣区域的方法和算法。我们提出了一种新的深度神经网络（DNN），可用于直接根据EEG数据确定注视位置。基于EEG的眼动追踪是眼动追踪领域一个新颖且困难的研究课题，但它提供了一种基于图像的眼动追踪的替代方案，其输入数据集与传统图像处理相当。所提出的DNN利用了EEG信号的空间依赖性，并使用了类似于空间滤波的卷积，而空间滤波常用于EEG信号的预处理。由此，相较于当前最优方法，我们将从EEG信号直接确定注视的误差降低了3.5 cm MAE（平均绝对误差），但不幸的是仍未能实现一个可直接应用的系统，因为与基于图像的眼动追踪仪相比，其不准确度仍显著更高。链接：https://es-cloud.cs.uni-tuebingen.de/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FEEGGaze&mode=list
引用
@article{arxiv.2303.06039,
title = {One step closer to EEG based eye tracking},
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:2303.06039},
year = {2023}
}