摘要
既存の眼球運動画像注釈アルゴリズムにおいて、非ターゲット上に滞在する注視点が定位干渉を引き起こし、注釈精度が低下する問題に対して、本稿ではまず注釈タスクにおける眼球運動の法則を実験的に探究した；次に注視シーケンスを視覚探索と視覚認識の二段階に分け、パラメータ適応型DBSCANアルゴリズムに基づく視覚探索および視覚認識注視点分類方法を設計し、抽出した認識注視点を眼球運動画像注釈アルゴリズムの入力として用い、注釈結果の正確性向上を図った；最後に2014年のDIMITRIOS Pデータセットを基に実験比較と分析を行った。実験結果は、既存の関連アルゴリズムと比較してF1指標が4%向上し、アルゴリズムの実行効率はほぼ2倍に向上し、眼球運動画像注釈アルゴリズムの精度は3.34%向上し、安定性、信頼性、高精度、高速動作などの要件を満たしていることを示した。
关键词
眼球注視点分類;眼球運動画像注釈;視覚探索;視覚認識;パラメータ適応型DBSCAN
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website