multimatch-gaze 0.1.3

[](https://travis-ci.cn/adswa/multimatch_gaze) [](https://codecov.io/gh/adswa/multimatch_gaze) [](https://multimatch.readthedocs.io/en/latest/) [](https://badge.fury.io/py/multimatch-gaze) [](https://open-source.org.cn/licenses/MIT) [](https://ci.appveyor.com/project/adswa/multimatch_gaze) [](https://zenodo.org/badge/latestdoi/151181532) [](https://doi.org/10.21105/joss.01525) [](https://datalad.org)

# multimatch-gaze ## 在Python中实现MultiMatch工具箱（Dewhurst et al., 2012）。

Jarodzka、Holmqvist和Nyström（2010）提出的MultiMatch方法，在Matlab中实现为MultiMatch工具箱，并由Dewhurst等人（2012）进行验证，是一种基于向量的、多维度的扫描路径相似度计算方法。

有关该软件的完整概述，请参阅[文档](https://multimatch.readthedocs.io/en/latest)

该方法将扫描路径表示为二维空间中的几何向量：任何扫描路径都是由表示扫视的向量序列构成的，而扫视向量的起始和结束位置代表注视点。在五个维度上比较两个这样的序列（长度可能不同），包括‘向量形状’、‘向量长度’（扫视幅度）、‘向量位置’、‘向量方向’和‘注视持续时间’，以进行多维相似度评估（所有值均在[0, 1]范围内，0表示最大不相似度，1表示在给定度量上完全相同的扫描路径）。原始Matlab工具箱由Dr. Richard Dewhurst通过电子邮件提供，该方法被移植到Python，目的是提供一个开源的Matlab工具箱替代品。

### 安装说明

建议使用专用的virtualenv

# 创建并进入一个新的虚拟环境（可选） virtualenv –python=python3 ~/env/multimatch . ~/env/multimatch/bin/activate

multimatch-gaze可以通过pip安装。要自动安装包含所有依赖项（[pandas](https://pandas.ac.cn/), [numpy](https://numpy.com.cn/), [scipy](https://scipy.org.cn/) 和 [argparse](https://docs.pythonlang.cn/3/library/argparse.html））的multimatch-gaze，请使用

# 从PyPi安装 pip install multimatch-gaze

### 支持/贡献

欢迎提交错误报告、反馈或任何其他贡献。要报告错误、请求功能或提问，请打开[issue](https://github.com/adswa/multimatch_gaze/issues/new）。[Pull requests](https://help.github.com/en/articles/creating-a-pull-request-from-a-fork）始终欢迎。要本地运行multimatch-gaze的测试套件，请使用[pytest](https://pytest.cn/en/latest/)，并在存储库根目录中运行以下命令

python -m pytest -s -v

有关如何贡献的更多信息，请查看[CONTRIBUTING.md](https://github.com/adswa/multimatch_gaze/blob/master/CONTRIBUTING.md).

### 在终端中使用multimatch-gaze的示例

必需输入： - 两个用制表符分隔的包含nx3注视向量（x坐标为px，y坐标为px，持续时间）的文件 - 屏幕尺寸px（x维度，y维度）

`` multimatch-gaze data/fixvectors/segment_10_sub-19.tsv data/fixvectors/segment_10_sub-01.tsv 1280 720 ``

可选输入

如果需要进行扫描路径简化，请指定以下内容 - –amplitude-threshold (-am) in px - –direction-threshold (-di) in degree - –duration-threshold (-du) in seconds

带有分组的示例用法

`` multimatch-gaze data/fixvectors/segment_10_sub-19.tsv data/fixvectors/segment_10_sub-01.tsv 1280 720 –direction-threshold 45.0 –duration-threshold 0.3 –amplitude-threshold 147.0 ``

REMoDNaV辅助工具

由[REMoDNaV](https://github.com/psychoinformatics-de/remodnav)产生的眼动事件检测结果可以直接被multimatch-gaze读取。为了表明数据文件是REMoDNaV输出，请提供--remodnav参数。

`` multimatch-gaze data/remodnav_samples/sub-01_task-movie_run-1_events.tsv data/remodnav_samples/sub-01_task-movie_run-2_events.tsv 1280 720 –remodnav ``

REMoDNaV可以分类平滑追踪运动。因此，当使用REMoDNaV输出时，用户需要指示如何处理这些事件。默认情况下，multimatch-gaze将丢弃追踪。然而，在某些情况下，包括追踪信息可能是有用的。例如，移动刺激在视觉摄入期间会引发追踪运动。当指定--pursuit keep参数时，追踪的起始和结束点将包含在扫描路径中。

`` multimatch-gaze data/remodnav_samples/sub-01_task-movie_run-1_events.tsv data/remodnav_samples/sub-01_task-movie_run-2_events.tsv 1280 720 –remodnav –pursuit keep``

### 参考文献

德怀斯特，R.，尼斯特罗姆，M.，亚罗茨卡，H.，福尔沙姆，T.，约翰松，R. & 霍尔姆奎斯特，K. (2012). 看法不同：使用基于向量的MultiMatch方法在多个维度上进行扫视路径比较。行为研究方法，44(4)，1079-1100. [doi: 10.3758/s13428-012-0212-2.](https://doi.org/10.3758/s13428-012-0212-2)

迪杰斯特拉，E. W. (1959). 关于图的两个问题的注释。数值数学，1，269–271. [https://doi.org/10.1007/BF01386390](https://doi.org/10.1007/BF01386390)

亚罗茨卡，H.，霍尔姆奎斯特，K. & 尼斯特罗姆，M. (主编) (2010). 基于向量的，多维扫视路径相似度度量。在第2010年眼动追踪研究与应用研讨会论文集（第211-218页）。ACM。 [doi: 10.1145/1743666.1743718](https://doi.org/10.1145/1743666.1743718)