馬可夫模型

馬可夫模型是一種用來計算狀態轉換機率的模型，眼動歷程中的凝視點所在的AOI可以視為是一種狀態，凝視點改變AOI即視為狀態的轉換，因此也可適用於掃視路徑的分析，Chuk、Chan與Hsiao（2014）在臉部辨識的眼動研究中，使用隱式馬可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），隱馬爾可夫模型是馬可夫模型的延伸，它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程，該研究發現臉部辨識正確率的關鍵不在於凝視位置，而是凝視位置的轉換方式，如圖1為正確辨識與錯誤辨識臉部的馬可夫狀態。

圖1　正確辨識與錯誤辨識臉部的馬可夫狀態。資料來源：資料來源：Chuk等人（2014）。