• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>other >On Relationships Between Fixation Identification Algorithms and Fractal Box Counting Methods
【2h】

On Relationships Between Fixation Identification Algorithms and Fractal Box Counting Methods

机译：固定识别算法与分形盒计数方法之间的关系

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Fixation identification algorithms facilitate data comprehension and provide analytical convenience in eye-tracking analysis. However, current fixation algorithms for eye-tracking analysis are heavily dependent on parameter choices, leading to instabilities in results and incompleteness in reporting.This work examines the nature of human scanning patterns during complex scene viewing. We show that standard implementations of the commonly used distance-dispersion algorithm for fixation identification are functionally equivalent to greedy spatiotemporal tiling. We show that modeling the number of fixations as a function of tiling size leads to a measure of fractal dimensionality through box counting. We apply this technique to examine scale-free gaze behaviors in toddlers and adults looking at images of faces and blocks, as well as large number of adults looking at movies or static images.The distributional aspects of the number of fixations may suggest a fractal structure to gaze patterns in free scanning and imply that the incompleteness of standard algorithms may be due to the scale-free behaviors of the underlying scanning distributions. We discuss the nature of this hypothesis, its limitations, and offer directions for future work.
机译：注视识别算法有助于数据理解，并在眼动分析中提供分析上的便利。但是，目前用于眼动追踪分析的固定算法在很大程度上取决于参数的选择，导致结果不稳定和报告不完整。这项工作研究了在复杂场景查看过程中人类扫描模式的本质。我们表明，用于注视识别的常用距离分散算法的标准实现在功能上等同于贪婪的时空平铺。我们表明，将固定数量作为平铺大小的函数进行建模可以通过盒计数来衡量分形维数。我们应用这种技术来检查幼儿和成年人在观看脸部和障碍物图像时的无标度凝视行为，以及大量成年人在观看电影或静态图像时的凝视行为。注视点数量的分布方面可能表明它是分形结构注视自由扫描中的模式，这意味着标准算法的不完整可能是由于底层扫描分布的无标度行为所致。我们讨论了该假设的性质，局限性，并为以后的工作提供了指导。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号