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GazeBase
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新方法利用扰动剖面探测AI扫描路径解释
研究人员开发了一种名为扰动剖面的新方法，以更好地理解AI模型如何解释扫描路径数据。该技术涉及系统地改变扫描路径的特定属性，例如注视顺序或持续时间，并观察对分类准确率的影响。该研究在多个数据集上分析了九种不同的扫描路径描述符，揭示了其敏感性和鲁棒性特征，并发布了一个Python软件包以促进此分析。
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扩散模型为研究和生物识别生成逼真的眼动轨迹
研究人员开发了新的扩散模型来生成逼真的眼动轨迹，解决了数据收集成本高昂且受隐私限制的挑战。一个模型专注于生成原始二维注视点位置，在运动学特征和注视持续时间方面实现了高精度。另一个模型合成了高频注视速度序列，并以身份、任务和主观状态为条件，在眼动生物识别等应用中显示出前景。