The Neyman Pearson detection of microsaccades with maximum likelihood estimation of parameters
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the velocity threshold method is widely applied, the detection of microsaccades continues to be a challenging problem, due to gaze-tracking inaccuracy and the transient nature of microsaccades. Important parameters associated with a saccadic event, e.g., saccade duration, amplitude, and maximum velocity, are sometimes imprecisely estimated, which may lead to biases in inferring the roles of microsaccades in perception and cognition. To overcome the biases and have a better detection algorithm for microsaccades, we propose a novel statistical model for the tracked gaze positions during eye fixations. In this model, we incorporate a parametrization that has been previously applied to model saccades, which allows us to veridically capture the velocity profile of saccadic eye movements. Based on our model, we derive the Neyman Pearson Detector (NPD) for saccadic events. Implemented in conjunction with the maximum likelihood estimation method, our NPD can detect a saccadic event and estimate all parameters simultaneously. Because of its adaptive nature and its statistical optimality, our NPD method was able to better detect microsaccades in some datasets when compared with a recently proposed state-of-the-art method based on convolutional neural networks. NPD also yielded comparable performance with a recently developed Bayesian algorithm, with the added benefit of modeling a more biologically veridical velocity profile of the saccade. As opposed to these algorithms, NPD can lend itself better to online saccade detection, and thus has potential for human-computer interaction applications. Our algorithm is publicly available at https://github.com/hz-zhu/NPD-micro-saccade-detection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».