通过眼动预测性别
机器学习
2022-06-16 v1
摘要
在本文中,我们报告了关于通过眼动预测性别的首个稳定结果。我们使用了一个以人脸图像为刺激、包含多达370名参与者的数据集。稳定性对我们而言有两层含义:其一是我们能够估计单次预测实验的标准差(SD)(约为4.1%),这通过变换参与者数量实现;其二是我们能够给出具有极低标准误(SEM)的平均准确率:我们的准确率为65.2%,SEM为0.80%,这通过多次随机选取训练集与测试集进行预测实现。我们的研究表明,随机森林与逻辑回归这两种特定分类器取得了最佳准确率。我们的结果重申了此前的发现,即女性更倾向于偏向刺激物的左眼。
引用
@article{arxiv.2206.07442,
title = {Predicting Gender via Eye Movements},
author = {Rishabh Vallabh Varsha Haria and Sahar Mahdie Klim Al Zaidawi and Sebastian Maneth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.07442},
year = {2022}
}