По взгляду о пользователе: предсказание состояния по данным отслеживания глаз

Архитектура предполагает предварительную обработку позиционного сигнала для получения сигнала скорости, который затем подается на Pre-activation DenseNet, где каждый сверточный слой имеет ядро размером [latex]k=3[/latex], шаг [latex]s=1[/latex] и изменяющийся коэффициент дилатации [latex]d[/latex]; последующий регрессионный блок использует выход DenseNet для предсказания оценок объекта, определяемых количеством предсказанных оценок [latex]NN[/latex].

Новое исследование показывает, как глубокое обучение может анализировать движения глаз, чтобы оценить уровень усталости и когнитивную нагрузку пользователя, но межсубъектная обобщаемость остается сложной задачей.