多维扫描路径比较
multimatch的Python项目详细描述
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#多重匹配 ##在python中重新实现multimatch工具箱（dewhurst等人，2012）。
Jarodzka、Holmqvist和Nystróm（2010）提出的multimatch方法， 在Matlab中作为多匹配工具箱实现并由Dewhurst验证 和同事（2012）是一个基于向量的多维方法 计算扫描路径相似性。
有关此软件的完整概述，请查看 [文档]（https://multimatch.readthedocs.io/en/latest）
该方法将二维扫描路径表示为几何矢量 空间：任何扫描路径都是由向量序列构成的，其中向量 表示眼跳，眼跳向量的开始和结束位置表示 固定装置。两个这样的序列（长度可能不同）在 五维'矢量形状'，'矢量长度'（囊状振幅） '向量位置'，'向量方向'和'固定持续时间'。 多维相似性评估（均在[0，1]范围内，0表示 最大相异性和1在给定的度量上表示相同的扫描路径。 原始的Matlab工具箱 由Richard Dewhurst博士通过电子邮件提供，并将该方法移植到Python中 目的是为Matlab工具箱提供一个开源的替代品。
###安装说明
建议使用专用的virtualenv:
# create and enter a new virtual environment (optional) virtualenv –python=python3 ~/env/multimatch . ~/env/multimatch/bin/activate
multimatch可以通过pip安装。自动安装multimatch with all 依赖项，使用：
# install from pyPi pip install multimatch
###支持/贡献
错误报告、反馈或任何其他贡献都是值得赞赏的。到 报告错误、请求功能或询问问题，请打开 [问题]（https://github.com/adswa/multimatch/issues/new）。 [请求请求]（https://help.github.com/en/articles/creating-a-pull-request-from-a-fork） 总是受欢迎的。
###在终端中使用multimatch的示例
必需输入： -带有Nx3固定向量的两个标签分隔文件（X坐标在PX中，Y坐标在PX中，持续时间）
``多匹配数据/fixvectors/segment_10_sub-19.tsv数据/fixvectors/segment_10_sub-01.tsv``
可选输入： -–屏幕大小：以像素为单位，先提供X和Y维度。默认大小为1280 x 720px
``多匹配数据/fixvectors/segment_10_sub-19.tsv data/fixvectors/segment_10_sub-01.tsv–屏幕大小1280 720``
如果需要简化扫描路径，请另外指定 -–px中的振幅阈值（-am） -–方向阈值（-di）（度） -–以秒为单位的持续时间阈值（-du）
分组使用示例：
``多匹配数据/固定向量/段_10_Sub-19.tsv 数据/固定向量/段_10_Sub-01.tsv–方向阈值45.0 –持续时间阈值0.3–振幅阈值147.0``
###参考文献：
Dewhurst，R.，Nystróm，M.，Jarodzka，H.，Foulsham，T.，Johansson，R.&； Holmqvist，K.（2012年）。这取决于你如何看待它：扫描路径比较 多维多重匹配，一种基于向量的方法。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）
Dijkstra，E.W.（1959年）。关于连通图中两个问题的注记 数学数学，1269-271.[https://doi.org/10.1007/BF01386390](https://doi.org/10.1007/BF01386390）
Jarodzka，H.，Holmqvist，K.，和Nystróm，M.（编辑）（2010年）。基于向量的， 多维扫描路径相似性度量。在2010年的诉讼中 眼跟踪研究与应用研讨会（第211-218页）。ACM公司。 [doi:10.1145/1743666.1743718]（https://doi.org/10.1145/1743666.1743718）
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](https://travis-ci.com/adswa/multimatch){kind=link}
](https://codecov.io/gh/adswa/multimatch){kind=link}
](https://badge.fury.io/py/multimatch){kind=link}
](https://opensource.org/licenses/MIT){kind=link}