移动设备交互环境下的注视点感知计算方法
人机交互测试中的眼动追踪技术应用(八)
人机交互测试中的眼动追踪技术应用随着科技的发展，人机交互已经成为现代社会中日益重要的一部分。
为了提升用户体验和界面设计的效果，人机交互测试变得至关重要。
在人机交互测试中，眼动追踪技术的应用日益广泛，帮助研究人员深入了解用户在使用电子设备或软件时的视觉行为。
眼动追踪技术利用高速摄像机和特殊软件来记录和分析人的眼球运动。
在人机交互测试中，这项技术可以追踪和分析用户在屏幕上的注视点、扫视路径和停留时间等眼动特征。
通过这些数据的分析，设计师和研究人员可以深入了解用户的注意力分配、信息处理和对界面设计的反应，从而优化界面设计，提升用户的满意度。
一方面，眼动追踪技术可以帮助设计师改进界面的可用性。
在交互设计中，了解用户的注意力分配对于设计者来说至关重要。
通过眼动追踪技术的使用，设计师可以清晰地看到用户在屏幕上的关注点。
通过分析用户的注视点，设计师可以辨别用户最为关注的信息和功能，在设计中将其突出显示，从而提高用户的参与度和满意度。
另一方面，眼动追踪技术也可以用于界面设计的评估。
在测试过程中，研究人员可以通过分析眼动数据来量化用户对界面的反应。
例如，他们可以测量用户对不同元素的注视时间，了解哪些元素吸引用户的目光，哪些元素容易被忽略。
同时，他们还可以分析扫视路径，了解用户在浏览信息时的注意力分配情况。
通过这些数据的分析，研究人员可以识别界面设计中存在的问题和不足之处，并提供相应的改进建议。
除了界面设计的优化外，眼动追踪技术还可以在其他方面的人机交互测试中发挥重要作用。
例如，在游戏设计中，了解玩家的注意力分配和反应时间可以帮助设计师优化游戏难度和节奏。
在广告和市场研究中，了解用户对不同广告图像或产品包装的注意力分配可以帮助企业制定更有效的宣传策略。
在驾驶员辅助系统的设计中，了解驾驶员的注意力分配和反应时间可以帮助改善驾驶安全。
虽然眼动追踪技术在人机交互测试中的应用前景广阔，但也存在一些挑战和限制。
首先，眼动追踪设备和软件的成本较高，限制了其在实际项目中的使用。
人机交互中的眼球移动追踪技术研究与实现
人机交互中的眼球移动追踪技术研究与实现随着信息技术的不断进步，人机交互已经成为现代社会生活中不可或缺的一部分。
眼球移动追踪技术作为一项重要的交互方式，在近年来得到了广泛的应用和研究。
本文将讨论人机交互中的眼球移动追踪技术的研究与实现。
眼球移动追踪技术是一种监测和追踪人眼在屏幕上的注视点的技术。
通过使用红外摄像头、红外传感器或者其他类似的设备，我们可以准确地追踪人眼在屏幕上的位置。
这项技术的研究和实现对于改进人机交互体验和分析人眼行为具有非常重要的意义。
首先，眼球移动追踪技术使得人机交互更加自然和直观。
以往的交互方式主要依赖于鼠标、键盘或触摸屏等手指操作，这些方式并不一定能够完全满足用户的需求。
而通过追踪人眼的移动，我们可以更准确地理解用户的意图和需求，从而提供更加自然和直观的交互方式。
其次，眼球移动追踪技术可以改善虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域的用户体验。
在虚拟现实环境中，用户可以通过眼球移动来选择不同的视角，从而更好地沉浸在虚拟世界中。
在增强现实环境中，眼球移动追踪技术可以帮助用户更容易地与虚拟对象进行互动，从而提高他们的参与度和满意度。
此外，眼球移动追踪技术还可以用于研究人眼行为和心理学。
通过分析人眼的移动轨迹，我们可以了解用户对不同信息的关注程度和认知过程。
眼球移动追踪技术可以为心理学研究提供重要的数据来源，帮助我们更好地理解人类的视觉注意和认知机制。
而在实现眼球移动追踪技术时，主要有几种常用的方法。
第一种方法是通过红外摄像头进行眼球追踪。
摄像头会捕捉眼睛周围的红外反射，并根据反射的位置确定眼球的注视点。
这种方法的优点在于非接触性，用户无需佩戴任何额外设备即可实现眼球追踪。
然而，由于环境光等因素的干扰，摄像头对于眼球的追踪精度可能会有一定的限制。
第二种方法是通过红外传感器实现眼球追踪。
这种方法通常需要用户佩戴一个装有红外传感器的特殊眼镜或头戴设备。
红外传感器可以测量眼球周围的红外反射，并精确地确定眼球的位置。
感知计算环境下的人机交互设备设计与评估
感知计算环境下的人机交互设备设计与评估随着计算机技术和人机交互技术的不断发展，人们对人机交互设备的设计和评估提出了更高的要求。
感知计算环境作为人机交互的一种新兴技术，为设计和评估人机交互设备提供了新的可能性和挑战。
本文将从感知计算环境应用的背景、人机交互设备设计与评估的方法、设计原则和挑战等方面进行讨论。
1. 感知计算环境应用背景感知计算环境是指通过感知和理解环境中的信息，使计算设备能够与人类进行自然、智能、高效的交互。
这种环境可以使用各种传感器和感知技术来获取人体、环境和交互信息。
感知计算环境的应用前景广阔，可以应用于智能家居、智能医疗、智能交通等领域，提高生活的智能化水平。
2. 人机交互设备的设计与评估方法在感知计算环境下，人机交互设备的设计和评估需要考虑到环境感知的因素。
设计人机交互设备时，可以采用以下方法：2.1 惯性传感器：使用加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器来获取用户的动作、姿势和方向信息，从而实现用户与设备的交互。
2.2 视觉和声音传感器：利用摄像头和麦克风等传感器来感知用户的视觉和声音信息，从而实现视觉和声音交互。
2.3 生物特征识别：利用指纹识别、人脸识别和声音识别等技术来感知用户的生物特征，从而实现身份验证和个性化交互。
2.4 环境感知：利用温湿度传感器、光照传感器和声学传感器等来感知环境的参数，从而实现环境感知和自适应交互。
评估人机交互设备时，可以采用以下方法：2.5 用户实验：在真实的环境中进行用户实验，观察用户在使用交互设备时的行为和反馈，以评估设备的可用性和用户体验。
2.6 问卷调查：设计问卷调查表，向用户征求他们对交互设备的看法和建议，以获取用户的主观评价。
2.7 专家评审：邀请行业专家对交互设备进行评审，从专业角度评估设备的优缺点和改进方向。
3. 设计原则在感知计算环境下设计人机交互设备时，需要遵循以下设计原则：3.1 自然性：人机交互设备的设计应尽量符合人们的习惯和生理特征，使用户能够以自然的方式进行交互。
感知计算的技术及其应用研究
感知计算的技术及其应用研究随着人工智能技术的发展，感知计算（Perceptual Computing）在未来将成为人机交互的主要手段之一，它是指计算机通过感知人类的行为、语言、外貌和情感等信息，达到类似人类的思考和决策能力的一种计算模式。
感知计算由嵌入式系统、传感器技术、机器学习技术等多个技术领域构成，其发展将颠覆传统人机交互模式，为人类带来更加智能化、便利化的生活体验。
一、感知计算的技术原理感知计算的核心技术是机器学习，即使计算机学习人类行为、语言和情感等信息的能力。
首先，感知计算需要采集人类行为、语言和情感等信息，这需要使用传感器和摄像头等硬件设备进行数据采集。
然后，通过机器学习算法，计算机对采集到的数据进行分析和处理，得到识别人类行为、语言和情感等信息的模型。
最后，通过对这些模型的应用和优化，计算机可以在人机交互中实现像人类一样的感知和决策能力。
二、感知计算的应用研究1、智能家居随着物联网技术的普及，智能家居已经成为一种趋势。
感知计算可以让计算机感知到人类的需求，从而主动控制智能家居的设备，使智能家居的功能更加人性化、智能化。
例如可以通过语音识别技术，让人们可以使用口语控制家居设备的开关，从而实现更加自然和快捷的操作。
2、人脸识别人脸识别是感知计算的应用之一，它已经广泛应用于安防、金融和社交等领域。
通过对人脸的采集和分析，计算机可以识别出人脸的特征和表情，从而实现人脸验证、人脸检索等功能。
3、智能驾驶感知计算对于自动驾驶汽车的实现至关重要。
自动驾驶汽车需要感知周围环境的变化及车内乘客的状态，通过感知计算技术，自动驾驶汽车可以获得更加精确的感知数据，使行驶更加安全。
4、虚拟现实虚拟现实技术的应用已经不再局限于游戏领域，而是广泛应用于医疗、教育和娱乐等领域。
感知计算可以让虚拟现实系统感知到人类的头、手、眼睛等动作，从而实现更加自然的虚拟现实交互体验。
三、感知计算面临的挑战感知计算的应用前景广阔，但面临的技术挑战也很多。
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
《移动原理与设计》第六章移动感知移动原理与设计第六章移动感知本章介绍了移动的感知技术，包括环境感知和自身感知两部分。
环境感知主要涉及传感器的选择与应用，自身感知则是指对自身状态的感知。
1、环境感知1.1 摄像头摄像头是移动常用的感知设备之一，它可以获取环境的图像信息。
在移动中，摄像头可用于目标检测与跟踪，地图构建，路径规划等任务。
1.2 激光雷达激光雷达可以通过测量激光束的反射时间来获取环境的三维空间信息，常用于障碍物识别与距离测量。
激光雷达在移动中广泛应用于导航与避障等任务。
1.3 超声波传感器超声波传感器利用声波的反射来测量与障碍物的距离，常用于短距离的避障与边界检测。
1.4 红外传感器红外传感器可以检测物体释放的红外辐射，常用于距离测量、目标检测与识别、环境监测等应用。
2、自身感知2.1 里程计里程计是一种用于测量位姿（位置、姿态）变化的传感器。
通常采用轮式编码器或惯性测量单元来实现。
2.2 IMUIMU（惯性测量单元）主要由陀螺仪、加速度计和磁力计构成，可用于测量的姿态、加速度和角速度等信息。
2.3 姿态传感器姿态传感器用于测量的姿态，包括倾斜角度、方向等信息。
常用的姿态传感器有陀螺仪、加速度计和磁力计等。
附件：本文档涉及以下附件：1、图像处理算法代码2、激光雷达数据处理代码3、传感器驱动代码法律名词及注释：1、版权：指对作品的著作权人享有的法律权益。
2、专利：指对发明的专有权利，包括制造、使用、销售等。
3、商标：指一种特定的标识，用于区分和识别特定的商品或服务。
4、知识产权：包括版权、专利、商标等权益的集合。
人机交互技术中的眼动跟踪技术应用教程
人机交互技术中的眼动跟踪技术应用教程人机交互技术是指通过人与计算机之间的交互来实现信息的传递、控制和操作。
眼动跟踪技术作为人机交互中的重要组成部分，可以追踪和记录用户的眼球运动轨迹，为用户提供更加便捷和高效的交互方式。
本文将介绍眼动跟踪技术的基本原理、应用场景以及相关设备和软件的选择与使用方法。
一、眼动跟踪技术的基本原理眼动跟踪技术通过追踪和记录用户眼球运动轨迹来获取用户的视觉注意点，从而能够获得用户在屏幕上的注视位置和时间。
其基本原理是通过红外光或视频传感器对用户的眼球进行精确捕捉和追踪。
眼动跟踪技术主要包括以下几种方式：1. 视网膜追踪：利用红外光源发射红外光在眼睛周围形成反射点，摄像机通过红外传感器捕捉到这些反射点的位置信息，并通过计算来确定用户的注视位置。
2. 瞳孔追踪：通过红外光源或者摄像机捕捉到用户眼睛瞳孔的位置和大小信息，通过计算来确定用户的注视位置和注视时间。
3. 视角追踪：通过多个摄像头捕捉到用户看向屏幕时的视角变化，通过计算来确定用户的注视位置。
二、眼动跟踪技术的应用场景1. 用户体验研究：眼动跟踪技术可以用于评估用户对软件、网页等界面设计的使用体验，通过分析用户的注视点和注视时间，改进界面设计，提升用户体验。
2. 用户行为分析：眼动跟踪技术可以用于分析用户在使用计算机和手机等设备时的行为习惯和偏好，为产品设计和市场营销提供参考依据。
3. 医学研究：眼动跟踪技术可以用于医学研究领域，如眼动分析用于研究人类的认知过程，眼动追踪技术在眼科疾病的早期诊断等方面有着广泛的应用价值。
4. 精准广告投放：通过分析用户的注视点和注视时间，可以对用户的兴趣和喜好进行分析，帮助广告商实现更精准的广告投放。
三、眼动跟踪技术的设备选择和使用方法1. 眼动跟踪设备的选择：根据具体的应用需求和预算情况，可以选择桌面眼动仪、移动眼动仪或虚拟现实眼动仪等不同类型的设备。
需要考虑设备的准确度、采样速率、适用范围等因素。
人机交互界面设计的眼动追踪技巧
人机交互界面设计的眼动追踪技巧随着科技的不断发展，人机交互界面设计在我们生活中扮演着越来越重要的角色。
为了提高用户的体验，并使界面更加智能化和便捷化，眼动追踪技术被广泛应用于人机交互界面设计中。
本文将讨论一些眼动追踪技巧，包括利用眼动追踪技术优化界面设计的原则和方法。
一、理解眼动追踪技术的原理眼动追踪技术是通过利用摄像设备追踪人眼的运动轨迹来获取信息。
眼动追踪包含了两个重要的方面：注视点和注视路径。
注视点是指眼睛在特定的时间点上所专注的点；注视路径是指人的眼睛在观察过程中不断切换的路径。
通过分析注视点和注视路径，我们可以了解用户的注意力和兴趣点，从而为界面设计提供指引。
二、提高界面的可用性1. 注重信息的有序性和清晰性：在界面设计中，合理地组织和排列信息是非常重要的。
通过眼动追踪技术，我们可以了解用户的注意力集中在哪些区域，从而合理分布信息和操作元素，保持界面的简洁性和一致性。
2. 强调关键内容和功能：通过眼动追踪技术，我们可以识别出用户在观察界面时关注的重点，因此可以将关键内容和功能呈现在用户的注视路径上，增强用户对重要信息的感知和理解。
3. 确保界面元素的易识别性：在界面设计中，各种元素（如按钮、标签等）的识别是必不可少的。
通过使用眼动追踪技术，我们可以研究用户对界面元素的识别效果，进一步优化其可见性和易操作性。
三、提升界面的个性化体验1. 根据用户的注视偏好进行个性化推荐：眼动追踪技术可以用于收集用户的注视数据，进而分析用户的个人喜好和习惯。
基于这些数据，界面设计师可以实现个性化推荐，为用户提供更符合其需求的信息和服务。
2. 设计具有追踪性的界面元素：通过引导用户的眼睛移动，增加交互的乐趣和体验。
例如，设计一种具有视觉吸引力的交互元素，使用户的注意力更容易被吸引，进而增强用户对界面的探索性。
四、眼动追踪技术在实际应用中的挑战尽管眼动追踪技术在人机交互界面设计中有着广泛的应用前景，但它也面临着一些挑战和限制。
拓展现实技术中的头部跟踪与注视点追踪技巧
拓展现实技术中的头部跟踪与注视点追踪技巧拓展现实（Augmented Reality，简称AR）技术是一种将虚拟信息与现实世界相结合的技术，通过手机、平板电脑、智能眼镜等设备将数字信息叠加在用户所看到的真实环境中。
随着AR技术的不断发展，头部跟踪和注视点追踪成为拓展现实应用中至关重要的技巧。
它们能够提高用户体验，增强沉浸感，并为各行各业的应用带来更多可能性。
头部跟踪技术是指通过对用户头部运动进行追踪，实时更新用户视角，从而使虚拟物体与现实环境保持一致。
实现头部跟踪的技术有多种，其中最常见的包括惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）和视觉追踪。
IMU是一种能够测量和集成头部运动的传感器装置。
它通常包括加速度计、陀螺仪和磁力计等元件，通过测量用户头部的加速度、角速度和方向来推断其姿态。
通过将IMU与拓展现实设备相结合，可以实时跟踪用户的头部运动，并将相应的虚拟内容准确地叠加在用户视野中。
IMU头部跟踪技术具有相对较低的延迟和高准确性，适用于大部分拓展现实应用场景。
视觉追踪技术是指利用摄像头或深度传感器等设备捕捉用户头部运动，并通过计算机视觉算法进行实时分析和追踪。
这种技术通过识别面部特征、眼球运动等来捕捉用户的头部姿态和注视点位置，进而调整虚拟物体的位置和角度。
视觉追踪技术在某些情况下可能需要更高的计算资源和精确的环境配置，但它提供了更准确的头部跟踪效果，能够实现更自然、逼真的拓展现实体验。
注视点追踪技术是指通过追踪用户的眼球运动和注视点位置，将拓展现实中的虚拟内容与用户视觉焦点进行交互。
注视点追踪技术能够实时感知用户关注的物体、地点或信息，从而为用户提供更加个性化的虚拟体验。
在拓展现实应用中，注视点追踪技术可以用于实现交互界面的设计、手势识别、目标追踪等功能。
通过精确追踪用户的注视点，拓展现实技术能够根据用户的需求和意图，及时响应并呈现相应的虚拟内容，提供更具互动性和个性化的用户体验。
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软硬件性能的限制, 很难在移动设备上实现高精 度、高效率的眼动跟踪, 往往需要借助外部硬件设 备来支持高效的眼动跟踪; 而这一做法不仅提高 了开发成本, 同时也增加了设备的使用难度, 极大 地降低了其实用价值和用户体验.
收稿 日期 : 2017-12-23; 修 回 日 期 : 2018-09-14. 基金 项目 : 国 家重 点研 发 计 划项 目 (2016YFB1001403); 国 家自 然科 学 基 金 (61772468, 61572437). 程时伟(1981—), 男, 博士, 副教授, 博士生导师, CCF 会员, 主要研究方向为人机交互、普适计算、协同 计算; 魏千景(1993—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为普适计算; 张章伟(1993—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为人机交 互; 齐文杰(1993—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为人机交互; 蔡红刚(1991—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为普适计算.
Abstract: To improve the accuracy and efficiency of eye tracking on mobile device, and to reduce the cost of hardware, an eye movement data perception and computing method based on gaze recall was proposed. Firstly, setup the mechanism of gaze recall and self reporting based on short-term memory of human being, and then asked users to tap the screen of mobile device, and submit the gaze position data. Proposed the model of gaze data error compensation based on support vector regression, and used this model to correct the gaze data users recalled and submitted, so as to improve the data accuracy. To validate the gaze data error compensation model, user study was designed and conducted, and the results showed that after using the gaze data error compensation model, for different test tasks and images, accuracy of the gaze recalled data was improved by 15 % to 40 %.
Cheng Shiwei*, Wei Qianjing, Zhang Zhangwei, Qi Wenjie, and Cai Honggang
(School of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023)
(浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023) (swc@)
摘 要: 为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本, 提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方 法. 首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制, 要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数 据; 然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型, 对用户回忆和提交的注视点数据进行校正, 进一步 提高数据精度. 为了验证数据误差补偿模型的效果, 设计并开展了用户实验, 结果表明, 使用数据误差补偿模型后, 对于不同类型的测试任务和测试图片, 注视点回忆数据精度提高 15%~40%.
第 31 卷 第 1 期 2019 年 1 月
计算机辅助设计与图形学学报
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
Vol.31 No.1 Jan. 2019
移动设备交互环境下的注视点感知计算方法
程时伟*, 魏千景, 张章伟, 齐文杰, 蔡红刚
Key words: eye tracking; gaze recall; visual attention; human-computer智能手机为典型代表的移动设备 开始在人们的日常生活和工作中得到迅速普及. 与此同时, 眼动跟踪技术被逐渐引入人机交互等 领域, 在移动设备上实现眼动跟踪已逐渐成为人 机交互领域的研究热点[1]. 然而, 受移动设备自身
关键词: 眼动跟踪; 注视点回忆; 视觉注意; 人机交互
中图法分类号: TP391.41
DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17060
Gaze Perception and Computation Method in the Environment of Mobile Device Interaction
2
计算机辅助设计与图形学学报
第 31 卷
本课题组之前提出一种与设备无关、基于用户 自 我 回 忆 和 自 我 报 告 的 方 法 [2] 来 获 取 用 户 的 注 视 点位置、个数和顺序等眼动跟踪数据, 即用户通过 短时记忆, 在视觉刺激对象上标记出自己的注视 点. 实验结果表明, 这些依靠回忆获取的注视点数 据与眼动跟踪设备获取的注视点数据具有较高的 一致性, 可以有效地用于分析用户的视觉注意行 为. 然而, 由于智能手机等移动设备的显示屏幕通 常较小, 存在“胖手指”问题(即手指容易覆盖多个 点击目标), 会造成用户无法精确的标记注视点位 置, 从而降低了注视点数据的获取精度. 另一方面, 由于短时记忆存在记忆容量小、遗忘速度快等缺陷, 也导致数据获取精度的下降. 本文对文献[2]方法 加以改进, 面向移动设备的应用场景率先提出基 于回忆和自我报告的眼动跟踪思路, 并进一步提 出 基 于 支 持 向 量 回 归 (support vector regression, SVR)算 法 [3], 通 过 训 练 一 个 数 据 误 差 补 偿 模 型 , 建立用户眼动注视点回忆数据与真实眼动注视点 数据之间的映射关系, 从而减小眼动注视点回忆数 据的误差, 提高注视点感知计算方法的精度.