Show simple item record

Comparison of scan patterns in dynamic tasks
dc.contributor.advisorLukavský, Jiří
dc.creatorDěchtěrenko, Filip
dc.date.accessioned2018-11-30T13:46:41Z
dc.date.available2018-11-30T13:46:41Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/92897
dc.description.abstractEye tracking is commonly used in many scientific fields (experimental psychology, neuroscience, behavioral economics, etc.) and can provide us with rigorous data about current allocation of attention. Due to the complexity of data processing and missing methodology, experimental designs are often limited to static stimuli; eye tracking data is analyzed only with respect to basic types of eye movements - fixation and saccades. In dynamic tasks (e.g. with dynamic stimuli, such as showing movies or Multiple Object Tracking task), another type of eye movement is commonly present: smooth pursuit. Importantly, eye tracking data from dynamic tasks is often represented as raw data samples. It requires a different approach to analyze the data, and there are a lot of methodological gaps in analytical tools. This thesis is divided into three parts. In the first part, we gave an overview of current methods for analyzing scan patterns, followed by four simulations, in which we systematically distort scan patterns and measure the similarity using several commonly used metrics. In the second part, we presented the current approaches to statistical testing of differences between groups of scan patterns. We present two novel strategies for analyzing statistically significant differences between groups of scan patterns and...en_US
dc.description.abstractSledování očních pohybů je často užívaná technika v mnoha vědeckých oblastech (experimentální psychologie, neurovědy, behaviorální ekonomie apod.), která nám může poskytovat rigorózní data ohledně alokace pozornosti. Vzhledem ke složitosti zpracování data chybějící metodologii, experimentální plány jsou často limitovány na statické podněty; Data s očními pohyby jsou často analyzována pouze s ohledem na základní typy očních pohybů - fixace a sakády. V dynamických úlohách (tedy úlohách s dynamickými stimuly jako např. zobrazení videí nebo úloha Sledování více objektů) se objevuje další častý typ očních pohybů - plynulé sledování. Data s očními pohyby jsou často v dynamických úlohách reprezentovány pomocí syrových dat jako posloupnosti očních pohybů. Tato reprezentace vyžaduje odlišný přístup k analýze dat a je zde mnoho mezer v analytických nástrojích. Tato práce je rozdělena na tři části. V první části uvádíme přehled současných metod na porovnání očních pohybů v dynamických úlohách následovaný čtyřmi simulacemi, ve kterém porovnáváme podobnost posloupností očních pohybů pomocí několik běžně používaných metrik. V druhé části představujeme aktuální přístup ke statistickému testování rozdílů mezi skupinami posloupností očních dat. Představujeme dvě nové metody a ukazujeme jejich použití ve dvou experimentech....cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjecteye movementsen_US
dc.subjectMultiple Object Trackingen_US
dc.subjectgroup comparisonen_US
dc.subjectscan patternsen_US
dc.subjectneural networksen_US
dc.subjecteye movementscs_CZ
dc.subjectMultiple Object Trackingcs_CZ
dc.subjectgroup comparisoncs_CZ
dc.subjectscan patternscs_CZ
dc.subjectneural networkscs_CZ
dc.titleComparison of scan patterns in dynamic tasksen_US
dc.typedizertační prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-09-19
dc.description.departmentKatedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Software and Computer Science Educationen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId127189
dc.title.translatedComparison of scan patterns in dynamic taskscs_CZ
dc.contributor.refereeNyström, Marcus
dc.contributor.refereePaluš, Milan
dc.identifier.aleph002159622
thesis.degree.namePh.D.
thesis.degree.leveldoktorskécs_CZ
thesis.degree.disciplineTeoretická informatikacs_CZ
thesis.degree.disciplineTheoretical Computer Scienceen_US
thesis.degree.programInformaticsen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csTeoretická informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enTheoretical Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enInformaticsen_US
thesis.grade.csProspěl/acs_CZ
thesis.grade.enPassen_US
uk.abstract.csSledování očních pohybů je často užívaná technika v mnoha vědeckých oblastech (experimentální psychologie, neurovědy, behaviorální ekonomie apod.), která nám může poskytovat rigorózní data ohledně alokace pozornosti. Vzhledem ke složitosti zpracování data chybějící metodologii, experimentální plány jsou často limitovány na statické podněty; Data s očními pohyby jsou často analyzována pouze s ohledem na základní typy očních pohybů - fixace a sakády. V dynamických úlohách (tedy úlohách s dynamickými stimuly jako např. zobrazení videí nebo úloha Sledování více objektů) se objevuje další častý typ očních pohybů - plynulé sledování. Data s očními pohyby jsou často v dynamických úlohách reprezentovány pomocí syrových dat jako posloupnosti očních pohybů. Tato reprezentace vyžaduje odlišný přístup k analýze dat a je zde mnoho mezer v analytických nástrojích. Tato práce je rozdělena na tři části. V první části uvádíme přehled současných metod na porovnání očních pohybů v dynamických úlohách následovaný čtyřmi simulacemi, ve kterém porovnáváme podobnost posloupností očních pohybů pomocí několik běžně používaných metrik. V druhé části představujeme aktuální přístup ke statistickému testování rozdílů mezi skupinami posloupností očních dat. Představujeme dvě nové metody a ukazujeme jejich použití ve dvou experimentech....cs_CZ
uk.abstract.enEye tracking is commonly used in many scientific fields (experimental psychology, neuroscience, behavioral economics, etc.) and can provide us with rigorous data about current allocation of attention. Due to the complexity of data processing and missing methodology, experimental designs are often limited to static stimuli; eye tracking data is analyzed only with respect to basic types of eye movements - fixation and saccades. In dynamic tasks (e.g. with dynamic stimuli, such as showing movies or Multiple Object Tracking task), another type of eye movement is commonly present: smooth pursuit. Importantly, eye tracking data from dynamic tasks is often represented as raw data samples. It requires a different approach to analyze the data, and there are a lot of methodological gaps in analytical tools. This thesis is divided into three parts. In the first part, we gave an overview of current methods for analyzing scan patterns, followed by four simulations, in which we systematically distort scan patterns and measure the similarity using several commonly used metrics. In the second part, we presented the current approaches to statistical testing of differences between groups of scan patterns. We present two novel strategies for analyzing statistically significant differences between groups of scan patterns and...en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
thesis.grade.codeP


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV