MATLAB与Python实现眼动数据在指纹识别误差分析中的应用

资源摘要信息:"本资源包含了使用MATLAB和Python实现的视觉信任模型代码，特别是用于在潜在指纹比较中分析眼动追踪数据的技术。这类技术被用于验证和重现司法领域中的眼睛跟踪数据统计，用以确定在进行潜在指纹识别过程中可能出现的遗漏和错误。" ### MATLAB信任模型代码 - **用途**: 信任模型代码的目的是使用眼动追踪数据来分析和表征在潜在指纹比较过程中的遗漏识别和错误。 - **技术应用**: 该代码能够应用于法庭科学和眼动追踪领域，特别是在进行身份验证时使用眼动数据辅助决策。 - **数据处理**: 代码包含数据验证步骤，确保数据的正确性和完整性，以及数据清洗过程。 ### 眼动数据表征 - **研究意义**: 眼动数据为理解认知过程提供了独特的视角，尤其是在识别细节、记忆和注意力分配方面。 - **应用场景**: 在潜在指纹分析中，眼动数据可用于识别专家在识别指纹时可能忽略的区域，或者由于注意力偏差导致的错误。 - **数据类型**: 包括试验统计数据（TrialStats）和注视点数据（OK_Fixations），这些数据通常以CSV格式存储。 ### Python数据处理 - **数据验证**: 通过确认数据目录和文件的存在来验证数据。 - **数据清洗**: 使用Python脚本`clean_data.ipynb`来进行数据预处理，这可能涉及到数据清洗、格式化和标准化等步骤。 ### 开源系统标签 - **开源协作**: 此资源标明是开源的，意味着源代码对公众开放，可以自由使用、修改和分发。 - **社区支持**: 开源项目通常拥有活跃的开发者社区，为用户和贡献者提供支持和资源。 ### 代码实现细节 - **MATLAB实现**: 通过重现TECA（Trust and Eye-Tracking Calibration）模型的对应估计，MATLAB代码能够对眼动数据进行深度分析。 - **Python实现**: 使用Python的Jupyter Notebook（如`clean_data.ipynb`）来重现论文中的图表，并处理数据文件夹中的数据表列。 ### 实践指南 - **环境配置**: 代码提供了详细的环境设置指南，包括安装Python3、创建虚拟环境和安装依赖包。 - **依赖管理**: 使用pip包管理器安装和升级必要的Python包，以确保代码能够顺利运行。 ### 文件结构 - **压缩包内容**: 提供的资源包含一个压缩包，名为`forensics-eye-tracking-main`。 - **文件列表**: 解压缩后，用户将找到相关的文件和目录，包括传统的目录和笔记本目录，这些目录下应包含试验统计数据和注视点数据的CSV文件。 ### 结论 该资源为法庭科学专家和研究人员提供了一套完整的工具集，用于通过眼动追踪数据来分析和改善潜在指纹比较过程。这些工具不仅有助于识别可能被遗漏的指纹，还可以帮助提高整体的识别准确性，减少错误。资源的开源性质意味着全球的研究者可以访问、贡献和改进这些工具，从而推动该领域的发展。