Извлечение и классификация признаков из набора данных окулографии методами машинного обучения
Аннотация
Выпускная квалификационная работа 83 с., 18 рис., 57 источн., 1 прил. ОКУЛОГРАФИЯ, EYE-TRACKING, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИЗВЛЕЧЕНИЕ ПРИЗНАКОВ, КЛАССИФИКАЦИЯ, ДИСЛЕКСИЯ, АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПАТТЕРНЫ ДВИЖЕНИЯ ГЛАЗ.
Объект исследования – процесс анализа данных окулографии.
Предметом исследования являются методы извлечения и классификация признаков данных окулографии.
Цель работы – обзор существующих исследований в области окулографии, анализ данных, полученных с помощью технологии Eye-tracking.
В процессе исследования проводились: изучение методов извлечения и классификации признаков с использованием Scikit-Learn, разработка методологии анализа данных и моделей машинного обучения для выявления паттернов движений глаз, проведение экспериментов для сравнения эффективности алгоритмов.
В работе продемонстрирована эффективность подхода с отбором признаков, сделаны предположения о влиянии показателей на отсутствия или присутствия нарушений в области зрения.
Область практического применения: предложенный подход может быть использован для улучшения методов диагностики дислексии, автоматизации анализа данных окулографии
Объект исследования – процесс анализа данных окулографии.
Предметом исследования являются методы извлечения и классификация признаков данных окулографии.
Цель работы – обзор существующих исследований в области окулографии, анализ данных, полученных с помощью технологии Eye-tracking.
В процессе исследования проводились: изучение методов извлечения и классификации признаков с использованием Scikit-Learn, разработка методологии анализа данных и моделей машинного обучения для выявления паттернов движений глаз, проведение экспериментов для сравнения эффективности алгоритмов.
В работе продемонстрирована эффективность подхода с отбором признаков, сделаны предположения о влиянии показателей на отсутствия или присутствия нарушений в области зрения.
Область практического применения: предложенный подход может быть использован для улучшения методов диагностики дислексии, автоматизации анализа данных окулографии