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J-GLOBAL ID：201702214684201939   整理番号：17A1919865

眼追跡データ解析における関心領域同定のためのグラフベースクラスタリング【Powered by NICT】

Graph-based clustering for identifying region of interest in eye tracker data analysis

著者 (4件)： He Kanghang (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, G1 1XW, UK) ,  Yang Cheng (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, G1 1XW, UK) ,  Stankovic Vladimir (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, G1 1XW, UK) ,  Stankovic Lina (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, G1 1XW, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MMSP  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 眼追跡によって得られた視線信号軌跡に関する関心の視聴者の領域(ROI)の局在は,シーン解析,画像圧縮,と経験の質評価に広く用いられる手法である。本論文では,潜在的に雑音のある生視線データからのROI推定,グラフ上での信号処理に基づく新しいクラスタリング手法を提案した。クラスタリング手法は最初の出発データサンプルを選択する巧み,残りの試料を分類してグラフ信号処理(GSP)ベースの分類を適応させた。グラフFourier変換は精度を最大化するためのオンザフライGSPパラメータを調整するのに使用される。実験結果は,公的に利用可能な形状データセットにノイズ(DB SCAN),閾値距離同定(I DT),および平均シフトを用いた密度に基づく空間的クラスタリングアプリケーションと比較して提案方式の競合クラスタリング精度と~1真の眼追跡器データに正確にROIを推定する可能性を示した。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： 画像圧縮 ,  軌跡 ,  Fourier変換 ,  視聴者 ,  雑音 ,  *クラスタ化 ,  信号処理 ,  *データ解析
準シソーラス用語： 平均シフト ,  クラスタリング法 ,  *関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 眼 ,  追跡 ,  データ解析 ,  関心領域 ,  同定