Individual Topology Structure of Eye Movement Trajectories

要約

従来、眼球運動データからパターンを抽出することは、固視やサッカードなどのさまざまなマクロイベントの統計に依存しています。
これには、眼球運動のサブタイプを分離するための追加の前処理ステップが必要です。多くの場合、分類結果が依存するいくつかのパラメーターが必要です。
それに加えて、そのようなマクロイベントの定義は、さまざまな研究者によってさまざまな方法で定式化されています。
個人の眼球運動軌道構造の定量分析への新しいクラスの機能の適用を提案します。
代数トポロジーに基づくこの新しいクラスの機能により、座標と振幅の時系列、ヒートマップ、点群など、さまざまな視線のモダリティから、ミクロからマクロまでのすべてのスケールで統一された方法でパターンを抽出できます。
最近公開された眼球運動軌跡データセットの個人認証タスクに一緒に使用しながら、従来の機能との新しいクラスの機能の競争力とそれらの重要な相乗効果を実験的に示します。

要約(オリジナル)

Traditionally, extracting patterns from eye movement data relies on statistics of different macro-events such as fixations and saccades. This requires an additional preprocessing step to separate the eye movement subtypes, often with a number of parameters on which the classification results depend. Besides that, definitions of such macro events are formulated in different ways by different researchers. We propose an application of a new class of features to the quantitative analysis of personal eye movement trajectories structure. This new class of features based on algebraic topology allows extracting patterns from different modalities of gaze such as time series of coordinates and amplitudes, heatmaps, and point clouds in a unified way at all scales from micro to macro. We experimentally demonstrate the competitiveness of the new class of features with the traditional ones and their significant synergy while being used together for the person authentication task on the recently published eye movement trajectories dataset.

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