通过眼动注视测量跟踪阅读进程

本文考虑通过眼动注视测量来跟踪阅读进程的问题。此类算法是新颖的，并最终将有助于开发一种分析阅读活动中收集的眼动数据的方法，以揭示个体在阅读文本段落或书籍时的兴趣水平与体验质量的关键信息。此外，这种方法将作为一种“视觉签名”——一种验证个体是否确实对关键文本信息给予充分关注的方法。进而，准确的“阅读进程跟踪器”在教育机构、电子阅读器与育儿解决方案中具有潜在应用。由于眼动注视运动高度噪声化，且眼动在电子书等有限空间内易分散，跟踪阅读进程仍具挑战性。在先前工作中，我们提出了一种分析阅读文本页时收集的眼动注视点以将每次测量分类到文本行的方法；该方法未考虑沿文本行跟踪阅读进程。本文扩展了先前算法的能力，以准确跟踪沿每一行的阅读进程。所提方法采用最小二乘批估计来估计水平扫视的三个状态：位置、速度与加速度。首先，在模拟眼动数据集上对所提方法进行客观评估。随后，在受试者阅读电子书若干页时由Gazepoint眼动仪收集的真实数据上演示了该算法。