論文の概要: Gaze Prediction as a Function of Eye Movement Type and Individual Differences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00597v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 20:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:01.037544
• Title: Gaze Prediction as a Function of Eye Movement Type and Individual Differences
• Title（参考訳）: 眼球運動型と個人差の関数としての視線予測
• Authors: Kateryna Melnyk, Lee Friedman, Dmytro Katrychuk, Oleg Komogortsev,
• Abstract要約: すべてのモデルと眼球運動型に対して,主観的・主観的変化を示す。 固定ノイズは、固定時の視線予測に関連している。 ササードの場合、高い速度は視線予測性能の低下と関連している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License:
• Abstract: Eye movement prediction is a promising area of research with the potential to improve performance and the user experience of systems based on eye-tracking technology. In this study, we analyze individual differences in gaze prediction performance. We use three fundamentally different models within the analysis: the lightweight Long Short-Term Memory network (LSTM), the transformer-based network for multivariate time series representation learning (TST), and the Oculomotor Plant Mathematical Model wrapped in the Kalman Filter framework (OPKF). Each solution was assessed on different eye-movement types. We show important subject-to-subject variation for all models and eye-movement types. We found that fixation noise is associated with poorer gaze prediction in fixation. For saccades, higher velocities are associated with poorer gaze prediction performance. We think these individual differences are important and propose that future research should report statistics related to inter-subject variation. We also propose that future models should be designed to reduce subject-to-subject variation.
• Abstract（参考訳）: 眼球運動予測は、視線追跡技術に基づくシステムの性能とユーザエクスペリエンスを向上させる可能性を備えた、将来的な研究分野である。 本研究では,視線予測性能の個人差を分析する。 解析には,軽量Long Short-Term Memory Network(LSTM),多変量時系列表現学習(TST)のためのTransformer-based Network,およびKalman Filter framework(OPKF)にラップされたOculomotor Plant Mathematical Modelの3つの基本モデルを用いている。 各ソリューションは異なる眼球運動タイプで評価された。 すべてのモデルと眼球運動型に対して,主観的・主観的変化を示す。 固定ノイズは、固定時の視線予測に関連していることがわかった。 ササードの場合、高い速度は視線予測性能の低下と関連している。 我々はこれらの個人差が重要であると考え、将来の研究は、対象間の変動に関する統計を報告すべきであると考えている。 また,対象物間の変動を低減するために,将来のモデルを提案する。

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