論文の概要: Modeling Eye Gaze Velocity Trajectories using GANs with Spectral Loss for Enhanced Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04184v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 14:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:01.433587
• Title: Modeling Eye Gaze Velocity Trajectories using GANs with Spectral Loss for Enhanced Fidelity
• Title（参考訳）: スペクトル損失GANを用いた眼球運動速度軌跡のモデリング
• Authors: Shailendra Bhandari, Pedro Lencastre, Rujeena Mathema, Alexander Szorkovszky, Anis Yazidi, Pedro Lind,
• Abstract要約: 本研究では、LSTMおよびCNNジェネレータを用いたGANフレームワークを導入し、高忠実な合成視線速度軌道を生成する。 スペクトル正則化の導入は、眼球運動のスペクトル特性を再現するGANの能力を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.972340249998126
• License:
• Abstract: Accurate modeling of eye gaze dynamics is essential for advancement in human-computer interaction, neurological diagnostics, and cognitive research. Traditional generative models like Markov models often fail to capture the complex temporal dependencies and distributional nuance inherent in eye gaze trajectories data. This study introduces a GAN framework employing LSTM and CNN generators and discriminators to generate high-fidelity synthetic eye gaze velocity trajectories. We conducted a comprehensive evaluation of four GAN architectures: CNN-CNN, LSTM-CNN, CNN-LSTM, and LSTM-LSTM trained under two conditions: using only adversarial loss and using a weighted combination of adversarial and spectral losses. Our findings reveal that the LSTM-CNN architecture trained with this new loss function exhibits the closest alignment to the real data distribution, effectively capturing both the distribution tails and the intricate temporal dependencies. The inclusion of spectral regularization significantly enhances the GANs ability to replicate the spectral characteristics of eye gaze movements, leading to a more stable learning process and improved data fidelity. Comparative analysis with an HMM optimized to four hidden states further highlights the advantages of the LSTM-CNN GAN. Statistical metrics show that the HMM-generated data significantly diverges from the real data in terms of mean, standard deviation, skewness, and kurtosis. In contrast, the LSTM-CNN model closely matches the real data across these statistics, affirming its capacity to model the complexity of eye gaze dynamics effectively. These results position the spectrally regularized LSTM-CNN GAN as a robust tool for generating synthetic eye gaze velocity data with high fidelity.
• Abstract（参考訳）: 視線力学の正確なモデリングは、人間とコンピュータの相互作用、神経学的診断、認知研究の進展に不可欠である。 マルコフモデルのような伝統的な生成モデルは、視線軌跡データに固有の複雑な時間的依存と分布のニュアンスを捉えるのに失敗することが多い。 本研究では、LSTMとCNNジェネレータと識別器を用いて、高忠実な合成眼球速度軌道を生成するGANフレームワークを提案する。 CNN-CNN, LSTM-CNN, CNN-LSTM, LSTM-LSTMの4つのアーキテクチャを総合的に評価した。 この新たな損失関数でトレーニングされたLSTM-CNNアーキテクチャは、実際のデータ分布に最も近いアライメントを示し、分布尾と複雑な時間的依存関係の両方を効果的にキャプチャする。 スペクトル正則化の導入は、視線運動のスペクトル特性を再現するGANの能力を著しく向上させ、より安定した学習プロセスとデータ忠実性の向上につながった。 4つの隠れ状態に最適化されたHMMとの比較分析は、LSTM-CNN GANの利点をさらに強調する。 統計的指標から、HMM生成データは平均、標準偏差、歪み、硬変の点で実際のデータと大きく異なることが分かる。 対照的に、LSTM-CNNモデルはこれらの統計学の実際のデータと密に一致し、視線力学の複雑さを効果的にモデル化する能力を確認している。 これらの結果は、スペクトル規則化LSTM-CNN GANを高忠実度で合成眼球速度データを生成する頑健なツールとして位置づけた。

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