隐马尔可夫模型在眼动检测中的应用

2024-09-28 03:20:53 发布

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我正在使用一个隐马尔可夫模型(HMM)来将眼动跟踪器数据分类为眼跳或注视。眼跳是快速的眼球运动,注视是缓慢的眼球运动。 我有一个眼动速度的数组,我需要把这些点分为眼跳或注视。我有以下代码:

import yahmm

v['velocity'] = calculateVelocity(v)
meanVelocity = v['velocity'].mean()
fixations_ = v.loc[v['velocity'] < meanVelocity]
saccades_ = v.loc[v['velocity'] > meanVelocity]
fixations_time = v['datetime'].loc[v['velocity'] < meanVelocity]
saccades_time = v['datetime'].loc[v['velocity'] > meanVelocity]

#Initialize model
model = Model(name="Saccade-Fixation")
saccade = State(DiscreteDistribution(dict(zip(saccades_time, saccades_))), name="saccades")
fixation = State(DiscreteDistribution(dict(zip(fixations_time, fixations_))), name="fixations")

#Add states to the model.
model.add_state(saccade)
model.add_state(fixation)

#Add the two transitions from the start of of the model to the hidden states.
model.add_transition(model.start, saccade, 0.5)
model.add_transition(model.start, fixation, 0.5)
model.bake()
sequence = model.sample()

当我运行代码时,我的电脑卡住了,我无法识别问题。你知道吗

你能帮帮我吗?你知道吗


Tags: thenameaddmodeltimestartloc眼动

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