Vergleich von Augenbewegungen mit multiplem Sequenzalignment und einer Consensus Matrix

Abstract

Augenbewegungen können durch Koordinatenpunkte und deren Verbindung im Raum als eine Abfolge von Fixationspunkten modelliert werden. Die Analyse dieser raum-zeitlichen Daten ist eine Herausforderung. Weit entwickelte Systeme werden nicht nur präziser, sondern auch immer kompakter. Somit können künftig auch Daten über mobile Endgeräte gesammelt werden, wodurch das Spektrum der zu analysierenden Daten stetig erweitert wird. Diese Vielzahl an Daten gilt es zu verarbeiten. Insbesondere beim analysieren von Daten mehrerer Teilnehmer wird enorme Rechenleistung benötigt und fordert auch die Weiterentwicklung unterschiedlicher Analyseverfahren. Um diese Daten analysieren zu können, bilden Eye-Tracking Metriken eine Grundlage für die Reduzierung der Komplexität der Daten. In dieser Arbeit soll ein Verfahren vorgestellt werden, welches es ermöglicht, die aufgezeichneten Daten von mehreren Personen zu vergleichen. Dabei werden die aufgezeichneten Daten durch Metrikenwerte zu Sequenzen transformiert und anschließend verglichen. Ähnlich wie bei DNA-Sequenzen in der Bioinformatik, wird hierbei ein multipler Sequenzalignment Algorithmus verwendet. Außerdem wird ein Webinterface entwickelt das es ermöglicht die Daten zu vergleichen und anschließend durch eine Consenus Matrix visualisiert.