EyeMMV toolbox: An eye movement post-analysis tool based on a two-step spatial dispersion threshold for fixation identification

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作者
Vassilios Krassanakis,Vassiliki Filippakopoulou,Byron Nakos
出处
期刊:Journal of Eye Movement Research [University of Bern]
卷期号:7 (1) 被引量:135
标识
DOI:10.16910/jemr.7.1.1
摘要

Eye movement recordings and their analysis constitute an effective way to examine visual perception. There is a special need for the design of computer software for the performance of data analysis. The present study describes the development of a new toolbox, called EyeMMV (Eye Movements Metrics & Visualizations), for post experimental eye movement analysis. The detection of fixation events is performed with the use of an introduced algorithm based on a two-step spatial dispersion threshold. Furthermore, EyeMMV is designed to support all well-known eye tracking metrics and visualization techniques. The results of fixation identification algorithm are compared with those of an algorithm of dispersion-type with a moving window, imported in another open source analysis tool. The comparison produces outputs that are strongly correlated. The EyeMMV software is developed using the scripting language of MATLAB and the source code is distributed through GitHub under the third version of GNU General Public License (link: https://github.com/krasvas/EyeMMV).
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