视觉体验数据集:记录了200多个小时的集成眼动,测距和自我中心视频

科学领域:

• 计算机视觉 计算机视觉
• 神经科学是一个神经科学.
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 在自然环境中理解人类视觉感知对于推进人工智能和神经科学至关重要.
• 现有的数据集往往缺乏现实世界的自我中心视觉体验和相关的行为数据的丰富性.

研究的目的:

• 引入视觉体验数据集 (VEDB),这是人类视觉体验的大型多式联络数据集.
• 为视觉感知,眼睛跟踪和人工智能开发领域的研究提供资源.

主要方法:

• 收集了来自56名参与者 (7-46岁) 的240多小时的自我中心视频.
• 集成的同步的目光和头部跟踪数据与视频记录.
• 制定了严格的数据收集,处理和标签协议.

主要成果:

• 该VEDB包括717个会议,提供了对视觉体验的全面视图.
• 详细的协议确保数据的代表性,并解决潜在的偏见.
• 数据集包括广泛的元数据和可访问性支持代码.

结论:

• 该VEDB是一个有价值的,开放的访问资源,用于研究视觉感知和行为.
• 它在改善凝视跟踪,图像统计分析和人工智能模型方面具有广泛的应用.
• 数据集被设计成一个活的资源,鼓励社区贡献和扩展.