混合现实场景下结合SSVEP与眼动追踪的脑控机械臂系统

针对混合现实场景下脑控机械臂系统交互性差、指令集小的问题,设计了一种结合稳态视觉诱发电位(SSVEP)和眼动追踪技术的混合现实脑控机械臂系统。该系统通过眼动追踪技术实现目标区域的初选,而SSVEP信号则被用于在初选区域内识别最终的目标指令。在不增加刺激类别数量的前提下扩大了指令集,并根据受试者的视线停留区域实现异步控制。离线实验结果表明,在使用相同刺激类别数量的情况下,增加视觉刺激目标数量不会对分类准确率产生显著影响。通过在线实验验证了系统的适用性,相较于使用单一SSVEP范式的机械臂控制系统,所提出的系统具有更好的交互性和更大的指令集。

眼动追踪技术在认知功能中的研究进展

本文综述眼动追踪技术在认知功能研究中的广泛应用,涵盖了神经疾病诊断、发展认知科学、注意力、记忆力、决策过程、情绪和社会认知以及执行功能等关键领域。眼动追踪技术通过精确记录眼球运动路径,为研究者提供了一种独特的视角来探索人类如何通过视觉接收和处理信息。这项技术揭示了视觉注意力分配、视觉搜索模式以及阅读行为等方面的细节,为理解人类的认知过程提供了独特的见解。特别是在神经疾病的早期诊断、评估注意力缺陷多动障碍、理解记忆编码和检索过程、揭示决策背后的认知机制,以及探索情绪状态对视觉注意力的影响等方面,眼动追踪技术都显示出其不可替代的价值。尽管面临数据处理和分析的挑战,眼动追踪技术在认知科学领域的应用前景仍然广阔。

基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型构建

认知风格反映了学生接近、获取、组织、处理和解释信息的模式,可用来解释和指导学生的行为。将认知风格集成到智能系统中,有助于开发个性化的用户模型,推动智能教育发展。当前有关认知风格自动分类的研究较为匮乏,尚未将机器学习与眼动追踪技术联合起来进行应用。基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型,选取注视时长、注视点数量、扫视时长、眼跳次数、眼跳距离与瞳孔直径等6个与认知有着密切关系的眼动指标,归一化处理后借助机器学习算法进行认知风格自动分类。实验结果表明:在进行同样时长的视频学习时,不同场认知风格的学习者表现出不同的视觉行为模式;场依存型学习者注视点较为分散,表现出有较多的扫视行为、较少的注视行为、较长的眼跳距离与较大的瞳孔直径变化,信息搜索效率较低;而场独立型学习者有着较为密集与定向的视觉注意模式,信息搜索效率更高。对5种机器学习算法进行性能对比后发现,逻辑回归算法的分类效果最好,准确率达到89.01%,Kappa值达到0.774。该认知风格自动化分类模型既可用于智能学习系统的课程资源优化设计,也可用于个性化学习路径的推荐。未来可整合更多生理数据,通过不同模态数据之间的信息互补,提升数据分析的准确性以及对学习者认知能力评估的可靠性。

基于眼动追踪的产品族设计基因识别强度研究

目的对小米品牌产品族中多品类的产品设计开展案例研究,探索其设计基因的构成特性,研究分析产品设计基因的识别强度差异性,进而初步形成产品设计基因的提取及构建方法,以及识别强度分析方法。方法首先构建产品设计基因识别强度对比方法,通过卡片分类法、聚类分析法和多维尺度分析法筛选出典型样本;其次由问卷分析和设计形态分析提取典型基因;最后结合眼动追踪和熵权法综合评价基因识别强度差异。结果形成小米品牌产品(家电与智能类)因子库,包含通用型基因5项,专用型基因18项,且通用型基因的识别强度高于专用型基因。结论初步构建了基于眼动追踪的产品族设计基因识别强度研究方法,可以此作为基础规划及管理产品设计方案,使产品设计兼顾品牌基因的延续性及单品设计的合理性;同时还可为生态链企业研发同品牌、不同品类产品提供设计策略与参考。

眼动追踪技术在虚假信息甄别过程中的应用

研究虚假信息的甄别过程对了解和治理虚假信息至关重要,而眼动追踪技术在信息行为研究中有显著作用。文章采用文献计量和内容分析法,分析眼动追踪技术在虚假信息甄别中的应用,概述相关理论、指标和解释角度。研究结果显示:尽管眼动追踪技术在虚假信息甄别领域的应用相对较晚,但成果具有跨学科性,受到较高认可;相关研究集中在信息主体和客体方面,主要使用认知心理学中双重加工理论、启发式系统、详尽可能性模型等理论框架;研究涵盖14个眼动指标,主要从时间、空间、瞳孔直径等维度总结这些指标的应用效果及其与研究变量的关系,提供关于眼脑假说、非眼脑假说和认知努力等解释眼动指标的角度,认为使用眼动研究虚假信息甄别最重要的是在问题、理论、指标和解释角度之间建立起联系。

基于眼动追踪技术的哈尔滨地铁站入口设计造型审美意象研究

城市公共家具是城市便捷生活的助力产品,也是城市文化、城市形象的重要承载传播媒介。本文以哈尔滨地铁站入口为研究对象,采用眼动追踪技术、语义差分法、问卷调查、数据统计相结合的方法对哈尔滨城市公共家具造型审美意象进行定性定量化分析和研究。哈尔滨地铁站入口样本的兴趣区研究数据显示,地铁站入口造型的核心关注区域为站点标识牌、拱形造型、立柱等部位,地铁站入口类型对兴趣区观看时间影响不大,不同造型区域观看时间存在一定差别;哈尔滨城市公共家具会给人带来“厚重”“古典”的感觉。对于哈尔滨城市公共家具造型和审美认知的定量化研究,将模糊意识和主观评价转化为准确的数据化客观表达,为具有城市文化特色的公共家具造型设计创新提供科学参考依据。

结构MRI联合基于VR眼动追踪技术的计算机化认知评估在阿尔茨海默病早期诊断中的应用价值

目的探讨结构MRI联合基于VR眼动追踪技术的计算机化认知评估在阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)早期诊断中的临床应用价值。材料与方法77例早期AD患者和58例认知未受损者(cognitive unimpaired,CU)均接受了传统神经心理学量表评估[包括简易精神状态量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment,MoCA)等]、一项时长为5分钟的VR眼动认知评估,以及头颅三维T1加权成像(three dimensions T1-weighted imaging,3D-T1WI)磁共振结构像检查,并利用自动结构分析工具获取海马体积(hippocampal volume,HV)数值。分析VR眼动认知评估的总分与传统认知评估之间的相关性,构建受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,分析单个指标(HV)及联合指标(HV联合VR眼动认知评估的总分)对AD的诊断效能。结果(1)HV诊断早期AD的AUC为0.629(95%CI:0.542~0.711),HV联合VR眼动认知评估的总分诊断早期AD的AUC为0.825(95%CI:0.751~0.885),DeLong检验结果显示两者差异有统计学意义(P<0.001);(2)早期AD组的HV(Z=−2.565,P=0.010)较CU组低;(3)VR眼动认知评估的总分与MMSE评分、MoCA评分呈正相关(r=0.531、0.627,P均<0.001)。结论联合基于VR眼动追踪技术的计算机化认知评估能提高HV对早期AD的诊断价值。

眼动追踪技术在脑卒中患者康复中的应用进展

眼睛作为接受外界信息的重要感官,与患者认知和活动息息相关。眼动追踪能够识别脑卒中患者的眼动特征并给予视觉反馈,在疾病的康复和监测中有重要作用。本文介绍了眼动追踪的概述以及在脑卒中后失语、认知障碍、改善平衡和肢体功能障碍方面的应用,以期为眼动追踪技术在脑卒中康复中的应用提供依据。

基于眼动追踪技术的数字界面人机交互效能评价研究综述

数字界面是人机交互的主要平台,科学合理的界面设计能够促进高效和谐的人机交互,开展数字界面人机交互效能评价能够有效节省时间资源和开发成本,为界面的设计定型奠定坚实基础。利用眼动追踪技术对该效能进行评价能够客观反映用户的视觉心理及认知思维过程。结合该技术在人机界面交互中的评价机理,归纳梳理了目前的研究现状,并指出其未来的应用和发展趋势将围绕算法优化、模型计算、多元融合和无感交互等方面展开。

基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统

针对在动态复杂、非结构化的场景中缺乏自然、高效人机交互方式的问题,提出了一种基于眼动追踪和触觉反馈的人多机器人班组交互系统,用于管理由多机器人和人组成的团队。该系统利用混合现实头盔在现实世界中叠加虚拟交互界面,操作员通过基于凝视信号的非语言注意力感知的输入方法进行人机交互指令的输入,进而控制多机器人进行协同运动,同时操作员通过振动和挤压2种触觉反馈模态来感知多机器人系统编队队形的尺寸变化与编队完成状态。为了验证人机交互系统的有效性与可行性,设计了触觉反馈实验与人多机器人班组交互系统实验,实验结果表明:所提出的基于眼动追踪和触觉反馈的人机交互系统能有效控制多机器人系统进行编队,指令执行成功率达93.3%,与仅通过视觉反馈相比,在有触觉反馈的情况下操作员可以使用更少的时间完成多机器人状态感知,交互效率提高了14.55%。

拖拉机平视显示研究与分析--基于DeeplabV3+和眼动追踪技术

为了提高拖拉机驾驶人员的驾驶安全系数,解决拖拉机驾驶人员经常扭头观看后方农机机具作业情况的问题,对拖拉机驾驶室使用平视显示(HUD)进行研究分析。首先,利用Deeplabv3+图像语义分割法与眼动追踪技术结合的方式,对拖拉机驾驶人员观察后方农机机具的画面进行采集并对重要信息进行标注;然后,使用Pytorch深度学习框架来搭建所需的模型网络结构和完成相应的代码开发,最终得到较为清晰的分割图像;最后,对原始图像及分割后图像进行眼动追踪实验验证,提取被试者的眼动轨迹,发现分割后图像能更好地被观看者识别。研究结果表明:利用DeeplabV3+对图像进行分割增强,应用到平视显示技术中,可以有效提高拖拉机驾驶人员的驾驶安全性和工作效率。

眼动追踪下产品外形特征提取算法设计与仿真

不同产品的外形非常复杂且多样化,在产品外形特征提取过程中,由于受噪声、杂乱背景或其它干扰元素的影响,导致特征提取的准确性降低。为了精准提取产品外形特征,提出一种眼动追踪下产品外形特征提取算法。通过塔型方向滤波器分解带有噪声的产品外形图像,利用多尺度阈值对高频子带去噪,在有效保留信号系数的同时达到抑制噪声系数的目的,根据Contourlet反变换获取去噪后的图像。通过眼动追踪技术确定产品外形图像中人眼感兴趣的区域,在感兴趣区域内提取多个底层特征。使用改进的量子遗传算法对底层特征展开选择,最终实现产品外形特征提取。实验结果表明,所提算法可以有效提升产品外形特征提取结果的准确性和特征提取效率。

基于眼动追踪技术的直流往复锯造型兴趣区研究

眼动追踪实验是心理学和人类认知研究中常用的实验方法。以直流往复锯产品造型为例,通过眼动追踪实验获得热力图、注视点等数据,根据SPSS非参数检验分析了解各特定区域存在的显著差异。结合产品兴趣区分析,准确地理解受试者在观察往复锯产品时的视觉注意力和认知过程,为相关产品的工业设计优化提供了理论和数据基础。

风险决策理论在职业决策领域的应用:基于眼动追踪技术

长期以来,风险决策的结果及其影响因素一直受到研究者的高度关注,并诞生了众多的研究范式,但迄今为止,这些范式却很少被应用于具体的决策情境中。职业决策是大学生面临的最重要的现实问题之一,但我们对如何考虑职业决策的各个要素却知之甚少。规范模型和描述模型对这一问题给出了不同的答案,而根据选项还是特征做出决策是这两种理论之间的核心争议点。眼动跟踪技术具有广泛的适应性和非侵入性,是一种可以更直接地测量注意力的方法,为解决规范模式和描述模式之间的争议提供了可能。

眼动追踪技术在住院医师超声引导中心静脉穿刺模拟培训中的应用

目的探索眼动追踪技术在住院医师超声引导中心静脉穿刺模拟培训中的应用。方法选取2020年8月—2022年8月在中南大学湘雅三医院神经内科轮转的住院医师40名,随机分成2组。培训前进行相关基础知识问卷调查,在进行30分钟超声引导中心静脉穿刺理论讲授后,分别进行有或无眼动追踪仪辅助的超声引导中心静脉穿刺模拟训练,培训后进行穿刺操作考核和满意度问卷调查,眼动追踪仪记录考核过程中住院医师的眼动数据。结果培训后接受眼动追踪仪辅助的超声引导中心静脉穿刺教学组考核成绩更好,操作过程中注视超声屏幕的时间比例更高,视线在超声屏幕与穿刺针、探头间切换的次数更少,问卷调查满意度也更高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论将眼动追踪技术应用到住院医师超声引导中心静脉穿刺模拟培训中,能引导其有效注视行为,提高学习效果,增强自信心和积极性,提升教学满意度。

眼动追踪技术在风景园林中的应用研究进展

【目的】揭示眼动追踪技术在景观领域的热点与前沿方向,为进一步深化及拓展该技术在风景园林研究中的应用提供参考。【方法】在Web of Science核心合集和中国知网(CNKI)2个数据库中检索2000—2022年与眼动追踪技术相关的风景园林研究文献,使用CiteSpace软件生成科学知识图谱,分析国内外眼动追踪技术在风景园林中的演化趋势与动态、热点与前沿。【结果】1)眼动追踪技术相关研究的热点主要围绕景观疗愈、景观感知和景观评价3个方向展开;2)近年来研究视角呈现多学科交叉的趋势,研究对象逐步由景观扩展至人,研究方法从单一逐渐演变为多种方式的组合。【结论】归纳了眼动追踪技术在风景园林中的研究进展,明确了该技术在景观疗愈、景观感知、景观评价等研究中的关键作用,未来与眼动追踪技术相关的风景园林研究将形成以学科交叉和技术融合为特征的研究体系。

提升用户体验的VR眼动追踪系统:技术及应用

近年来,随着计算机视觉、计算机图形学、人工智能等新兴技术的崛起,“眼动+VR”已逐渐成为新一代VR系统,正在被越来越多的技术开发者和研究者所关注,VR眼动追踪技术已在多个应用领域显示出巨大潜力,如影像艺术创作、设计、社交、教育等。针对VR用户体验中晕动症、疲劳、交互设计等问题,本文从优化硬件设备、优化内容显示与渲染、提升VR社交体验、VR眼控交互等四个方面,系统介绍了VR眼动追踪技术在提升用户体验方面的最新进展,同时重点分析了VR眼动追踪技术在影像艺术创作领域的应用现状与前景。分析发现VR眼动追踪技术不仅可以为艺术创作提供参考、为艺术家提供更大的创作自由度和创新性,还有助于丰富用户体验,推动虚拟现实艺术的创新和交互,但这一新兴技术的应用仍面临诸多挑战。

颜色组合对数字文本易读性的影响:基于眼动追踪实验的证据

图书馆以数字文本呈现其资源内容,但文本应以何种颜色呈现才更具易读性,较少有实验证据。基于此,文章对16种常见的背景/字符颜色组合进行编码,通过89名实验参与者的眼动追踪实验,考察了不同颜色组合所呈现的数字文本的瞳孔动力学变化,进而分析对阅读易读性的影响。研究发现,对于正极性数字文本,即深色字符/浅色背景的颜色组合,白色背景上的蓝色和红色字符具有较好的易读性;而对于负极性数字文本,即浅色字符/深色背景颜色组合,蓝色和绿色背景上的白色字符具有较好的易读性。这为图书馆采取何种颜色组合以呈现其数字文本内容,提供了实验证据。

眼动追踪技术在智能电视人机交互中的应用

眼动追踪技术通过精确跟踪用户的眼睛位置和视线方向,即可实现对智能电视的控制,无须手动输入。这项技术不仅可以提高智能电视的可用性,还能根据用户的观看习惯和偏好,提供个性化内容推荐,从而极大地提高了智能电视的用户体验。基于此,阐述眼动追踪技术的原理及特点,系统地分析该技术在智能电视的交互系统架构设计、内容推荐、控制命令输入以及用户界面设计等方面的具体应用。

基于眼动追踪技术的教学视频眼动分析系统

设计了可兼容大部分眼动仪的教学视频眼动分析系统,并从眼动数据记录、动态兴趣区定义、眼动分析3个模块,探讨了教学视频眼动分析系统的实现机制。该系统有助于提高眼动分析在教育领域应用的普适性,降低研究者在眼动相关方向的研究成本。