什么首先引起你的注意? 一个基于虚拟现实空间特征的注意力预测模型

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 计算机视觉 计算机视觉
• 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实

背景情况:

• 了解视觉注意力对于有效的人与计算机交互 (HCI) 至关重要,特别是在虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 等沉浸式技术中.
• 3D空间特征对这些环境中的视觉注意力的影响仍然是一个需要进一步定量探索的领域.
• 现有的模型往往缺乏复杂的3D虚拟环境所需的特异性.

研究的目的:

• 在虚拟现实环境中,量化建模两个刺激之间的第一个注意的概率.
• 根据刺激的空间特性,开发用户视觉注意力的预测模型.
• 为VR设计师提供工具,以增强用户参与和指导3D内容.

主要方法:

• 在VR中进行了一项实验,收集了用户观看两个球体不同空间配置的合成场景的视觉数据集.
• 使用视图特定的刺激属性,包括离心率和视角大小,制定了一个概率模型.
• 在凝视数据集上训练了两个机器学习模型,以预测视觉注意力概率分布.

主要成果:

• 开发的模型展示了预测用户在VR场景中的视觉刺激偏好的能力.
• 模型性能在两个不同的合成VR环境中进行了评估,验证了它们的预测能力.
• 这项研究成功地创建并发布了一个有价值的视线数据集和VR注意力研究的源代码.

结论:

• 开发的注意力预测模型适用于VR/AR内容设计中常见的两个前景对象场景.
• 这些模型可以帮助VR设计师优化视觉注意力,用于诸如讲故事和场景指导等应用.
• 发布的数据集和代码有助于进一步研究沉浸式环境中的视觉注意力机制.