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Visual analytics methods for eye tracking data

Quadar Nordine, Chehri Abdellah et Jeon Gwanggil. (2020). Visual analytics methods for eye tracking data. Dans Alfred Zimmerman, Robert J. Howlett et Lakhmi C. Jain (dir.), Human centred intelligent systems. (p. 3-12). Smart Innovation, Systems and Technologies. Singapore : Springer.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.1007/978-981-15-5784-2_1

Résumé

Nowadays, eye tracking data have become important and valuable information that help to understand the behavior of users. The gathering of these data is not an issue anymore. However, the problem is the analysis process and especially how can these raw data be converted to understandable and useful information. Visual analytics can solve this issue by combining human analytics skills and the advanced computer analytics. This leads to the novel discoveries and helps humans take control of the analytical process. These visualizations can be used to solve difficult problems by discovering new unknown patterns of available data. In this work, we discussed different methods that are used in the case of eye tracking data, and we addressed the challenges of visual analytics in this context.

Type de document:Chapitre de livre
Date:30 Mai 2020
Lieu de publication:Singapore
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie
Sciences naturelles et génie > Génie > Génie informatique et génie logiciel
Sciences naturelles et génie > Sciences appliquées
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences appliquées > Module d'ingénierie
Éditeurs:Zimmerman, Alfred
Howlett, Robert J.
Jain, Lakhmi C.
Liens connexes:
Mots-clés:big data, visual analytics, eye tracking techniques, future internet, analyse visuelle, techniques de suivi oculaire, Internet du futur, Proceedings
Déposé le:18 mai 2021 16:48
Dernière modification:18 mai 2021 16:48
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