Abstract
İnsan davranışlarını değerlendirme alanında göz izleme teknolojisi giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu teknoloji ile bilinçdışı gerçekleştirilen göz hareketlerinden konum, odaklanma süresi, göz bebeği boyutu, göz kırpma sayısı gibi özellikler elde edilir. Bu özelliklerden yola çıkılarak tüketim modeli, psikolojisi ve ilgi alanı gibi davranışsal bilgilere ulaşılabilir. Ancak göz hareketleri milisaniyelik sürelerde veri ürettiği için bu verilerin değerlendirilmesi ve analiz edilmesi problem olmaktadır. Bu çalışma göz takip cihazı ile alınan karmaşık ve yoğun verileri analiz etme ve değerlendirme aşamasında görselleştirme tekniklerini uygulayarak faydalı ve gizli kalan bilgileri daha görünür yapmayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda maliyet nedeniyle sınırlı sayıda alınabilen göz verileri lineer olmayan enterpolasyonla çoğullanıp spektrogram görüntüleri elde edildi. Çoğullanan veriler derin öğrenme ve DVM(Destek Vektör Makine) ardından kullanıcının ne tür doküman okuduğuna dair sınıflandırma yapıldı. Sonuçta önerilen sınıflandırma algoritması ile %95.24 doğrulukla okunan doküman türü belirlendi.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
