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J-GLOBAL ID：202002232698967678   整理番号：20A1928544

運動画像解析中の眼球運動パターンからの観察者のタスクの予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting observer’s task from eye movement patterns during motion image analysis

著者 (4件)： Hild Jutta (Fraunhofer IOSB, Karlsruhe, Germany) ,  Voit Michael (Fraunhofer IOSB, Karlsruhe, Germany) ,  Kuehnle Christian (Fraunhofer IOSB, Karlsruhe, Germany) ,  Beyerer Juergen (Karlsruhe Institute of Technology)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ETRA ’18  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： いくつかの視覚作業中の眼球運動からのオブザーバのタスクの予測を,いくつかの著者によって調査した。この貢献は,運動画像分析中に発生する眼球運動タスクからのタスク予測,すなわち,探索,観察,探索,および追跡を付加する。この目的のために,各タスクの下で一度運動イメージシーケンスを見る30人のヒト観察者から凝視データを記録した。タスク復号化のために,分類法ランダムフォレスト,LDA,およびQDAを用いた。特徴は固定または仙骨関連尺度であった。3つのタスク監視,検索,4分注視データサンプルからのトラックの予測のための最良の精度は,ランダムフォレストを用いた83.7%(チャンスレベル33%)であった。最初の30秒の視聴を含む凝視データサンプルからの4つのタスクの予測のための最良の精度は,LDAを用いた59.3%(チャンスレベル25%)であった。5および3秒の小さい凝視データチャンクに関するタスク予測に対して,精度は有意に減少し,4つのタスクに対して45.3%および38.0%(チャンス25%)であり,3つのタスクに対して52.3%および47.7%(チャンス33%)であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *眼球運動 ,  視覚 ,  ヒト ,  復号化 ,  *画像分析 ,  仙骨 ,  機械学習
準シソーラス用語： 固視 ,  分類法 ,  画像列 ,  *観測者 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 実験 ,  眼球運動 ,  機械学習 ,  動き画像解析 ,  タスク予測

分類 (2件)： 視覚  (EJ13020B) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動画像解析 ,  眼球運動 ,  観察者 ,  タスク ,  予測