在搜索任务中使用眼睛和头部运动特征解码目标可辨别性和时间压力

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 认知科学
• 虚拟现实

背景情况:

• 在军事行动中有效的决策依赖于快速的视觉搜索.
• 虚拟现实提供了一个可控的环境来研究复杂的视觉搜索行为.
• 眼睛和头部运动是注意力和搜索策略的关键指标.

研究的目的:

• 调查眼睛和头部运动指标如何推断搜索行为的变化.
• 确定眼睛和头部运动数据在分类搜索条件中的联合实用性.
• 探索眼睛和头部指标对理解任务诱导变化的差异性贡献.

主要方法:

• 31名参与者使用头戴显示器 (HMD) 进行视觉搜索任务.
• 任务参数包括不同的目标区分能力 (容易/难) 和时间压力 (低/高).
• 使用眼睛和头部运动特征训练支持向量分类器来预测任务条件.

主要成果:

• 增加的分辨难度和时间压力降低了性能 (响应时间较慢,d-prime减少).
• 结合眼睛和头部运动特征,
• 眼睛特征 (固定) 对辨别性很强,而头部特征 (动力学) 对时间压力很重要.

结论:

• 眼睛和头部运动指标为理解视觉搜索提供了补充信息.
• 整合眼睛和头部运动数据可以提高任务诱导的搜索行为变化的分类.
• 这项研究为优化在高压视觉搜索环境中的训练和性能提供了洞察力.