Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Dorr, Michael (Dr.)
Gutachter:
Dorr, Michael (Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.); Barth, Erhardt (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 815d
Kurzfassung:
In this dissertation, we developed supervised and unsupervised approaches for eye movement event classification, substantially improving upon the state of the art, especially when it comes to smooth pursuit. We also expanded the applicability of saliency modelling by (i) designing techniques to utilise 2D-image saliency models to produce high-quality predictions for 360° content; and (ii) separately modelling attention exhibited as different eye movements classes, and demonstrating that predicting smooth pursuit yields more generalisable attention models.
«
In this dissertation, we developed supervised and unsupervised approaches for eye movement event classification, substantially improving upon the state of the art, especially when it comes to smooth pursuit. We also expanded the applicability of saliency modelling by (i) designing techniques to utilise 2D-image saliency models to produce high-quality predictions for 360° content; and (ii) separately modelling attention exhibited as different eye movements classes, and demonstrating that predict...
»
Übersetzte Kurzfassung:
Im Rahmen dieser Dissertation verbesserten wir mithilfe von überwachten und unüberwachten Methoden den Stand der Technik für die Klassifizierung von Augenbewegungen, insbesondere für Augenfolgebewegungen. Zudem erweiterten wir den Einsatzbereich und die Leistung der Saliency-Modellierung, indem wir (i) neue Methoden entwickelten, um mit existierenden Algorithmen für 2D-Bilder hochwertige Prädiktionen auf 360-Grad-Material zu erzielen; und (ii) die unterschiedlichen Augenbewegungen, die entsprechende Komponenten der Aufmerksamkeit repräsentieren, separat modellierten.
«
Im Rahmen dieser Dissertation verbesserten wir mithilfe von überwachten und unüberwachten Methoden den Stand der Technik für die Klassifizierung von Augenbewegungen, insbesondere für Augenfolgebewegungen. Zudem erweiterten wir den Einsatzbereich und die Leistung der Saliency-Modellierung, indem wir (i) neue Methoden entwickelten, um mit existierenden Algorithmen für 2D-Bilder hochwertige Prädiktionen auf 360-Grad-Material zu erzielen; und (ii) die unterschiedlichen Augenbewegungen, die entsprec...
»