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J-GLOBAL ID：201702270212614593   整理番号：17A0827360

眼球運動データの複合類似度行列【Powered by NICT】

Multi-similarity matrices of eye movement data

著者 (5件)： Kumar Ayush (SUNY Korea; Stony Brook University) ,  Netzel Rudolf (VISUS, University of Stuttgart) ,  Burch Michael (VISUS, University of Stuttgart) ,  Weiskopf Daniel (VISUS, University of Stuttgart) ,  Mueller2 Klaus (Stony Brook University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ETVIS  ページ： 26-30  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 眼球運動データにおけるメトリックスを比較アルゴリズムと視覚のための行列ベース可視化技術について述べた。この目標を達成するために,一連のスキャンパス移動軌跡は,はじめは前処理および形質転換した眼球運動軌跡の共通点と相違点を記述する1組の基準を設定した。簡単でわかりやすい,視覚クラッタの自由生成図に保つために,マトリックスの細胞に生成したデータセットをコードしている。マトリックス細胞へのデータセットの1個体計量を組み込んだから,著者らは1つのマトリックス細胞に組み込まれたそれら計量のいくつかの表示を支援する次元スタッキング法により,この標準可視化を拡張した。値間の可読性とパターン発見をさらに改善するために,筆者らのアプローチはデータを操作し,それにおけるナビゲートのためのメトリックベースクラスタリングとさらに相互作用技術支持した。システムの有用性を説明するために,地下鉄マップの読書行動に関する眼球運動データセットに適用した。最後に,アプローチの限界とスケーラビリティ問題を論じた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  アルゴリズム ,  *眼球運動 ,  クラッタ ,  視覚 ,  相互作用 ,  前処理 ,  可視化 ,  形質転換 ,  可読性
準シソーラス用語： 読書 ,  パターン発見 ,  運動軌道 ,  メトリックス ,  *類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 遺伝子操作  (EC02050B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 眼球運動 ,  類似度 ,  行列