2つの視線追跡のスキャンパスを比較したいと思います。 アイトラッキングでは、画像をラベル付きタイル（矩形領域）に分割するために、オブザーバが見る一連のラベルが得られます。私たちはまた、何時に目を追跡し、目がタイルNを見ているかについても知っています。配列の距離尺度。文字列の編集
固定のタイミングが考慮されていない限り、Levenshteinまたは文字列の編集距離はうまくいきます。例えば、ユーザ1はタイル「AKPLA」を見て、ユーザ2はタイル「ATPLB」を見て、文字列編集距離は2になるが、ユーザ2はユーザ2よりもずっと長い時間「P」を見るかもしれない。
時間差を測定するために距離測定を改善する方法のアイデアはありますか？ （アルゴリズムは文字列に限定されず、整数配列でも同様に機能します）。
アイトラッキングスキャンパスはもともと時系列であるでしょう。あなたの時系列を、その人が見たラベルを含む文字列に変換すると、時間に関する情報が失われてしまいます。
したがって、時間を考慮する必要がある場合は、元の時系列を使用するか、変換のための時間を考慮する必要があります。
たとえば、10秒ごとに平均して見た場所のラベを与えることができます。 「AATTTPLBB」と比較して「AAAAKPLAA」になる可能性があります。この場合、距離の編集を使用することができ、誰かがどこを見たかを考慮に入れます。
あなたは、私が想定しているように、タイムスタンプと位置を含むアイトラッキングの元の時系列について簡単に作業することもできます。次に、動的時間ワーピングを使用して相違度を推定することができます。
とにかく、これは非常に幅広い質問であり、おそらくあなたにとってはあまり関連性がありません。あなたが自分で見つけた答えを投稿することができれば、それは素晴らしいことでしょう。
あなたのためにありがとうございます。私は時系列分析がプロジェクトの範囲外であったため、タイミング情報を使用しないことにしました。文字列にタイミングをコーディングすることをお勧めします。タイミング情報の影響を、あるタイルから別のタイルへのシフトの影響と比較してどうにか調整する必要があります。私はそうすることが可能だと思うが、いくつかの実験が必要になるだろう。 – Stefan
これは、http：//cogsci.stackexchange.com/に適しているかもしれません。あなたがそれが理にかなっていると思うなら、投稿を二重にしないでください。この投稿にフラグを立て、移動させてください。 – Flexo
さて、私はちょうど今試しましたが、タグは使用できませんので、それが正しいフォーラムであるかどうかはわかりません。とにかくありがとう。 – Stefan
現在、この質問のステータスはどうなっていますか？ – melhosseiny