Robustness of metrics used for scanpath comparison
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68081740%3A_____%2F18%3A00494628" target="_blank" >RIV/68081740:_____/18:00494628 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3204493.3204580" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/3204493.3204580</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3204493.3204580" target="_blank" >10.1145/3204493.3204580</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Robustness of metrics used for scanpath comparison
Popis výsledku v původním jazyce
In every quantitative eye tracking research study, researchers need to compare eye movements between subjects or conditions. For both static and dynamic tasks, there is a variety of metrics that could serve this purpose. It is important to explore the robustness of the metrics with respect to artificial noise. For dynamic tasks, where eye movement data is represented as scanpaths, there are currently no studies regarding the robustness of the metrics. In this study, we explored properties of five metrics (Levenshtein distance, correlation distance, Fréchet distance, mean and median distance) used for comparison of scanpaths. We systematically added noise by applying three transformations to the scanpaths: translation, rotation, and scaling. For each metric, we computed baseline similarity for two random scanpaths and explored the metrics’ sensitivity. Our results allow other researchers to convert results between studies.
Název v anglickém jazyce
Robustness of metrics used for scanpath comparison
Popis výsledku anglicky
In every quantitative eye tracking research study, researchers need to compare eye movements between subjects or conditions. For both static and dynamic tasks, there is a variety of metrics that could serve this purpose. It is important to explore the robustness of the metrics with respect to artificial noise. For dynamic tasks, where eye movement data is represented as scanpaths, there are currently no studies regarding the robustness of the metrics. In this study, we explored properties of five metrics (Levenshtein distance, correlation distance, Fréchet distance, mean and median distance) used for comparison of scanpaths. We systematically added noise by applying three transformations to the scanpaths: translation, rotation, and scaling. For each metric, we computed baseline similarity for two random scanpaths and explored the metrics’ sensitivity. Our results allow other researchers to convert results between studies.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50101 - Psychology (including human - machine relations)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA16-07983S" target="_blank" >GA16-07983S: Vizuální paměť na scény: vliv korelace vjemů v prostoru a čase na přesnost vzpomínek</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 2018 ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications
ISBN
978-1-4503-5706-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
SWPS University of Social Sciences and Humanities
Místo vydání
Warsawa
Místo konání akce
Warsawa
Datum konání akce
14. 6. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—