Information Fusion in Visual-Task Inference
Notice bibliographique
Résumé
Eye movement is a rich modality that can provide us with a window into a person's mind. In a typical human-human interaction, we can get information about the behavioral state of the others by examining their eye movements. For instance, when a poker player looks into the eyes of his opponent, he looks for any indication of bluffing by verifying the dynamics of the eye movements. However, the information extracted from the eyes is not the only source of information we get in a human-human interaction and other modalities, such as speech or gesture, help us infer the behavioral state of the others. Most of the time this fusion of information refines our decisions and helps us better infer people's cognitive and behavioral activity based on their actions. In this paper, we develop a probabilistic framework to fuse different sources of information to infer the ongoing task in a visual search activity given the viewer's eye movement data. We propose to use a dynamic programming method called token passing in an eye-typing application to reveal what the subject is typing during a search process by observing his direction of gaze during the execution of the task. Token passing is a computationally simple technique that allows us to fuse higher order constraints in the inference process and build models dynamically so we can have unlimited number of hypotheses. In the experiments we examine the effect of higher order information, in the form of a lexicon dictionary, on the task recognition accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».