基于眼动仪的手机游戏APP图标视觉度提升策略

目的基于手机游戏APP图标设计与游戏策划推广及程序下载效率之间的联系,采用眼动仪追踪技术对图标进行主题图形的注目性测评,为图标的注目性提供客观指标,总结提升图标视觉度的设计规律。方法将理论引入与客观测评相结合,采用创新的主题图形分类测试法,设计7组不同的对比测试。使用眼动仪收集主要眼动轨迹数据,以首次进入时间和注视点数目考察被测图标视觉度的强弱。结果通过眼动数据分析分别获得针对图形概括率、图形饱满度、人脸图形敏感度、眼部处理效果、面部表情指标、图形边框空间层次等形态要素的较优设计方案。结论使用眼动仪,可建立平面设计视觉度理论与图标注目性测试间的联系,提高游戏程序在应用市场上的视觉竞争力和下载量。

基于眼动仪的博物馆品牌推送封面视觉度研究

基于用户体验和视觉度理论,以敦煌博物馆为例,研究其衍生品牌公众号推送封面的视觉设计对用户关注度、记忆有效性的影响。获取用户注视封面的热点图、轨迹图和注视区域,聚焦关注度、吸引度、记忆度等方面进行分析。总结目前该品牌推送封面的用户体验现状,并结合视觉度理论提出构建博物馆非遗品牌推送封面的意见。博物馆非遗品牌推送的封面设计应从元素构建、图文结合、对称排列、人物形象四个角度进行提升。

探讨如何提升版面设计的视觉度——从图版率和跳跃率出发

视觉度是指文字和图片在版面中产生的视觉强弱度。版面的视觉度是决定版面设计好坏的重要因素。本文试从图版率和跳跃率两个方面,结合案例分析,针对版面设计中的图形与文字的关系进行分析,探讨如何提升版面设计的视觉度。

虚拟地理试验的地标视觉显著度模型

针对地标显著度计算存在的因子不全、赋权主观的问题,提出了一种利用虚拟地理试验构建地标显著度模型的方法。以城市地标显著度模型求解为例,分析了地标视觉显著度影响因子(简称为视觉因子)及计算方法,构建了一种综合眼动追踪、视觉因子可控和可计算的虚拟试验环境。开展了眼动指标与地标显著度之间的关系求解试验,建立起二者的定量关系模型。以该模型为基础,开展了地标视觉显著度与视觉因子间定量关系的求解试验,通过试验数据拟合得到最终的地标视觉显著度模型公式。本文方法的核心是:在视觉因子可控可计算的虚拟环境中,使用眼动指标表征显著度值,通过地标认知试验及数据分析拟合得到显著度模型。该方法对于研究地标判别这类人与环境相互作用机制的问题具有独特的优势,可降低研究的复杂度,克服研究结果的难复现性。

基于视觉显著度的射线图像微小缺陷提取方法

为实现射线图像复杂大背景下微小目标检测,研究强噪声、大灰度梯度下微小缺陷的分割方法。提出面向射线图像的视觉显著度模型,模拟人眼视觉注意机制,采用线扫描及自适应中央-周边差策略,以视觉显著度为尺度,通过特征图计算与融合、显著图获取等算法,从射线图像复杂背景中分割出注意区域;进一步通过显著度竞争标记排序各注意区域,并根据显著度阈值识别可疑缺陷区域,由此减少图像数据处理量,排除射线图像其他部分的干扰。提出以显著图上可疑区域的注意焦点为种子点,基于各点显著度的区域生长分割方法,实现了可疑区域图像中微小缺陷目标的准确提取。在复杂大背景X射线图像的实验中,准确提取出含有未知缺陷目标的区域,对微小目标的分割取得了较好效果,准确率达到96.1%,比传统方法高8%以上,证明了所提方法的有效性和适应性。

基于视觉连接度的何园景观空间营造研究

扬州古典园林在江南园林中占据着重要地位,园林空间营造讲究在咫尺见方的空间中展现移天缩地的人造自然,视线的连接与渗透则是体现“以小见大”的重要表现形式之一。采用可见图解法对何园开敞空间、内向空间和枢纽空间的视觉连接度及总体视觉连接度进行量化分析。结果表明:开敞空间与周围连接空间的视觉连接度均偏高,内向空间与周围连接空间的视觉连接度均偏低,枢纽空间与周围连接空间的视觉连接度呈高低不等的趋势,3种类型空间总体视觉连接度为开敞空间依次高于枢纽空间、内向空间。

如何提高版面设计的视觉度

版面设计是艺术与技术的高度统一体,决定版面设计效果的因素有很多,其中比较重要的一项就是视觉度。版面的视觉度关系到版面的生动性、记忆性和阅读性;关系到版面传递信息和满足审美的需求。要提高版面的视觉度,就要处理好决定视觉度的两个要素：文字和图片（插图、照片）。笔者结合多年的版面设计教学经验和实践研究,围绕决定版面视觉度的两个要素：文字和图片（插图、照片）,来具体分析如何提高版面的视觉度。

视觉复杂度对低事件率效应影响的研究

在安检任务中,事件率很低时漏报率迅速升高,该现象被称为"低事件率效应"。本文通过比较高、低视觉复杂度条件下的漏报率和判断标准来探讨如何削弱该效应,结果表明降低视觉复杂度能削弱但不能完全消除低事件率效应,低事件率效应的产生不能完全用判断标准的变化来解释。

基于视觉关注度的无线视频帧内刷新算法

针对人眼对图像不同区域的关注度存在的差异,本文提出了基于人眼视觉关注度的率失真优化帧内宏块刷新算法,该算法采用端到端的全局率失真理论,对图像中关注度不同的区域采用不同的处理方式,使高关注度区域的宏块能得到更及时的帧内刷新。由于受到码率的限制,必须对不同区域采用不同的码率分配机制。最后,在JVT的JM12.2平台上实现该算法。大量实验结果表明,与传统的基于率失真优化的帧内刷新算法相比,基于视觉关注度的率失真优化帧内刷新算法在高关注度区域能够取得更好的主观质量,并且在保证关注度区域主观质量的同时整个码率有所降低,因此非常适合无线网络上的视频传输。

视觉呈现与移动端用户满意度——基于SOR模型的实证研究

网页的视觉呈现带给消费者的第一印象,决定着消费者去留及后续满意度,是关键的购物软环境因素。基于认知心理学SOR模型,研究移动购物中视觉呈现对用户满意度的影响及作用机制发现,对视觉呈现复杂度的感知负面影响移动用户满意度,视觉呈现越复杂,用户满意度越低,并进而影响其忠诚度;视觉呈现复杂度显著正向影响心理成本感知,心理成本感知在视觉呈现复杂度与用户满意度间起部分中介作用。为更好地推动企业移动营销实践,应精减移动端页面内容,突出重要信息,在不影响功能的前提下尽量简单呈现;重视消费者心理感受,从页面布局、界面设计、导航制作等入手改善用户体验;适应新时期网络整合营销需要,选择使用适合的移动端网页技术。

建筑外遮阳百叶形式对视觉通透度影响研究

建筑外遮阳构件不仅对提高建筑的热工性能、改善室内光热环境具有显著的效果,同时也影响使用者对建筑空间环境的感受,是当前绿色建筑设计研究的重要内容。利用建筑空间环境实验室开展实验研究,分析外遮阳百叶形式对外窗视觉通透度的影响机制,建立回归方程,计算出满足最低通透度需求的外遮阳百叶角度,为建筑外遮阳构件的多目标优化设计提供科学依据。

大脑功能不对称与半球间的功能整合——不同视觉复杂度汉字“同—异”判断的证据

采用半视野速示术将少笔画简单汉字对和多笔画复杂汉字对在左视野(右半球)、右视野(左半球)呈现或两视野(两半球)分别同时呈现各一个汉字,检查不同视觉复杂度汉字的“同-异”判断加工中可能存在的大脑两半球功能不对称与半球间的整合效应。结果显示,本研究条件下左半球可能擅长于辨认视觉复杂度低的少笔画汉字,而右半球则擅长于辨认视觉复杂度高的多笔画复杂汉字,这可以用“视觉空间频率的不对称假设”来解释。两半球间加工的整合优势只出现在相对较难的“同”判断任务,这支持有关“处理计算复杂性高的任务可以从两半球间的相互作用中获益”的理论(Banich,2003)。

梯度与视觉显著度下的图像灰度重叠区域识别

采用目前方法识别图像中存在的灰度重叠区域时,没有构建图像的显著性图,存在识别精度低、查全率低和识别效率低的问题。提出梯度与视觉显著度下的图像灰度重叠区域识别方法,根据Gestalt前背景分离原则对图像中存在的梯度通道和颜色通道进行随机阈值化处理,获得对应的二进制布尔图,采用线性平均融合方法融合利用上述获取的二进制布尔图生成视觉注意图。通过分块区域分割技术识别显著性图中存在的空间位置信息,为图像灰度重叠区域的识别提供点云数据,在云计算模式中结合局部空间降噪方法消除噪声,定位去噪处理后显著性图空置区域中存在的特征点,提取灰度重叠区域的动态特征,建立对应的灰度直方图,最后利用云检测技术识别图像中存在的灰度重叠区域。仿真结果表明,所提方法的识别精度高、查全率高、识别效率高。

一种基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法

提出了一种面向移动应用的基于梯度与视觉显著度的图像缩放方法。对原图像灰度化后,考虑邻域像素的梯度影响,计算图像梯度能量矩阵;建立视觉显著度模型,将视觉显著度能量矩阵与图像梯度能量矩阵加权相加,得到复合能量矩阵;根据复合能量矩阵,计算图像的累计最小能量矩阵和能量最小轨迹矩阵,计算图像的最小能量缝合线;采用水平垂直穿插顺序,对缝合线进行删除或插入实现图像缩放。结果表明,梯度能量与视觉显著度能量加权的复合能量图像能更好的识别图像目标区域;进行缩放时,丢弃了特征不明显的背景,保留了目标图像特征,明显优于传统方法。

视觉的维度--数字时代视觉传达设计多维发展探析

随着数字时代的到来,媒介呈现出多元化的发展趋势,数字技术不断拓展了其表达方式。数字媒体的融入使视觉传达设计的发展实现了从二维到三维、从静态到动态、从物理到虚拟以及从单向到多方向的互动。同时,设计媒体的改变也推动了当代多维度设计方法和思维视角的形成。基于此,文章探析数字时代视觉传达设计的多维发展,通过研究发现,运用数字媒体进行视觉传达设计,既可以为观众提供全新的视觉体验,也可以拓展其设计的表达方式,扩大其创意空间。

基于视觉复杂度、空间频率的汽车界面图标视觉搜索效率研究

汽车界面图标需要能在复杂驾驶环境中进行高效、安全交互的设计.针对图标在有限认知资源环境下的视觉搜索问题,通过一组双目标的快速序列视觉呈现实验,考察了图标的视觉复杂度与空间频率对目标搜索效率的影响.实验设定目标一为警戒任务,限制认知资源量;设定目标二为分心任务,反映注意力需求.实验结果表明,视觉搜索效率受视觉复杂度干扰显著,低复杂度图标识别正确率较高,且反应时间较短;视觉搜索效率受空间频率干扰显著,高空间频率图标识别正确率较高,且反应时间较短;视觉复杂度与空间频率的交互效应非常显著.文中研究表明,汽车界面图标的视觉复杂度决定了被试的视觉加工机制,在图标简单时倾向于整体加工;高空间频率信息是汽车界面图标识别的关键尺度,且越复杂的图标识别越需要高空间频率信息的参与;低空间频率信息是影响专家经验加工的重要因素.研究结果为智能汽车界面图标设计提供了重要的工效学依据.

基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法

针对现有基于纹理分析合成的视频编码方法难以对纹理实现自动分割的问题,提出基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法,将编码可移除的纹理宏块定义为宏块内图像信息包含在周围宏块中的宏块,被移除宏块移除后,能够使用周围宏块信息进行重建,同时,为了保证重建图像的主观质量,对视觉显著的图像区域,强制地不被标记为纹理移除块。在解码端,采用了全局运动补偿和纹理优化的组合方式对纹理移除宏块进行重建,以确保连续帧之间的纹理时空一致性。与H.264/AVC编码方法相比,在相同主观质量的情况下,本编码方法能够降低码率5%到20%,与Njiki-Nya Patrick等人提出的基于纹理分析合成的编码方法相比,本编码方法不但能够实现自动的纹理提取,在低码率端,编码效率提高一倍以上。

一种基于视觉显著度词袋模型的图像分类方法

本文在传统词袋模型的基础上,结合人的视觉特性,提出了一种基于视觉显著度与词袋模型的图像分类方法。算法首先计算图像的视觉显著度,然后根据图像的视觉显著度对图像计算视觉单词的加权直方图,然后使用视觉单词的加权直方图表示图像。通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能。

面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法

为优选自动驾驶汽车开放测试、示范道路并支撑其驾驶环境的优化,提出面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法。以百度街景地图作为驾驶环境数据源,运用脚本文件以及截图工具PicPick搭建自动化街景图像数据提取平台,并在不同区域、不同道路等级下采集上海市50条典型道路的驾驶环境数据;从行人、交通标志、交通标线、红绿灯、车辆5方面出发,构建驾驶环境要素感知平台,并开展感知精度的量化评估;在单要素感知准确率的基础上,采用熵权法确定多维感知要素权重,计算各道路综合感知准确率,并应用轮廓系数法与K-means++聚类算法进行视觉感知复杂度分级。结果表明,上海市典型道路的驾驶环境视觉感知复杂度分为三级,大部分道路的视觉感知复杂度属于2级;对比不同等级道路发现,支路的视觉感知复杂度总体上低于主干路。

一种基于NEMD的三维场景视觉相似度评价方法

在空间的综合简化过程中,需要删除部分三维模型,笔者提出了一种基于NEMD的视觉相似度评价方法。该方法首先基于最小包容盒提取空间中单个模型的几何特征(长、宽、高),再分析模型之间的关系(距离),从而生成空间特征关系图(Attribute Relation Graph)。通过计算原空间与简化后空间特征关系图之间的嵌套运土者距离(NEMD),对模型场景之的视觉相似度进行评价。通过与用户实验的比较,本方法更符合视觉特征。