用户任务预测研究进展与算法分析

用户在执行不同任务时,会表现出不同的感知行为。知道用户正在执行的任务可以帮助进行用户行为的分析,也可以作为智能交互系统的输入,使得系统自动根据用户不同的任务提供不同的功能,改善用户的体验。用户任务预测指的是根据用户的眼睛运动特征、场景内容特征等相关信息来预测用户正在执行的任务。用户任务预测是视觉研究领域中的一个热门研究课题,研究者们针对不同的场景提出了很多有效的任务预测算法。然而,以往工作中提出的算法大多是针对一种特定类型的场景,且不同算法之间缺乏统一的测试和分析。本文首先回顾了图片场景、视频场景、以及现实场景中用户任务预测问题的相关进展,接着对目前主要的任务预测算法进行了详细的介绍。并在一个现实场景任务数据集上对相关算法进行了测试和分析,为未来的相关研究提供了有意义的见解。