移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

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%.     

云制造环境下活动驱动的工业设计电子服务系统

为适应面向服务的网络化云制造模式,提升中小企业工业设计水平,提出云制造环境下的工业设计电子服务系统架构。基于活动理论对工业设计电子服务进行建模,提取活动主体、客体、工具等要素,建立电子服务系统的活动结构和层次分析框架。分析云制造环境对工业设计电子服务的作用机制,建立服务生产、协作、分配和消费子系统,并阐述了基于网络的设计服务资源集成和增强用户体验的人机交互等关键实现技术。给出一个面向灯具产品的工业设计电子服务应用系统实例,通过在相关企业运行,表明其能有效提高产品设计质量和设计工作效率。     

虚拟现实环境下基于眼动跟踪的导航需求预测与辅助

针对复杂虚拟现实场景中传统导航方法对用户支持不足和用户沉浸感较低等问题,文中提出了基于梯度提升迭代决策树的二分类模型,利用用户在虚拟现实环境中使用辅助导航时需要的眼动数据,来分析和预测用户在任务过程中是否需要辅助导航.根据用户的注视序列对该模型进行评估,得到用户需求判定方法的平均精确率和准确率分别为77.6％与77.2％.此外,文中借助所设计模型实现了一个导航辅助原型系统,通过对用户的眼动数据进行分类,来自动呈现导航辅助界面.实验结果表明,与传统的永久性辅助导航方法相比,新提出的自适应辅助导航具有更好的用户体验.     

基于质心法的车联网目标跟踪方法与应用

车辆目标跟踪是实现车联网不可或缺的一环,旨在获取车辆的动态信息,以提高交通运行效率.其核心是对大量监控探头采集的视频图像进行分析处理,实现车辆的实时检测与跟踪.为了进一步提高目标检测效率,降低硬件成本,文中提出了基于二帧差分法的前景检测方法,以及基于质心法的车辆轮廓检测与跟踪方法.基于OpenCV3.4.1和VS2017进行验证实验和仿真测试,结果表明,该算法对车辆跟踪的精确率达到89.1％,平均处理耗时42.63 ms,具有较好的实时性和鲁棒性,可在车联网嵌入式设备上进行部署和应用.     

面向大屏幕目标选择的眼动跟踪与手势交互

眼动跟踪方法具有很强的视觉指向性,可以将其应用于面向大屏幕的目标选择,进而避免鼠标操作方式在空间上的远距离移动.然而,仅仅利用眼动跟踪进行选择操作,也会产生选择精度降低、容易产生误操作等问题.因此,为了实现大屏幕上快速、准确的目标选择,提出一种融合眼动跟踪与手势的多通道交互方法,即通过眼动跟踪选择目标,利用手势进行选择确认.在目标尺寸小、目标间距较小时,通过光标稳定和二次选择机制进一步对交互过程进行优化.用户测试结果表明,该方法可以在大屏幕上针对不同尺寸和间距的目标完成有效的选择操作,与仅使用眼动跟踪的目标选择方法相比,任务完成速度提升了16%,任务完成正确率提升了82.6%.此外,针对层级菜单的具体选择任务,该方法与仅使用眼动跟踪的方法相比,任务完成速度提升了13.6%,任务完成正确率提升了55.7%.此外,该方法总体性能接近传统的鼠标操作方式,进一步验证了该方法在实际应用中的有效性.     

移动计算用户界面可用性评估的眼动方法

 为了降低传统可用性评估方法中的主观影响和误差,本文应用眼动跟踪技术分析人机交互过程中的认知情况,提出移动计算用户界面可用性评估方法.该方法选取凝视时间、凝视数目、感兴趣区转移频次矩阵等眼动指标,并结合交互任务与自顶向下的视觉认知机制对界面进行分析,建立可用性评估模型,考察视觉搜索和信息加工等认知效率,进而为界面设计优化提供指导.以手机用户界面为对象的评估实例表明,该方法可有效分析界面认知内因,获取可用性问题清单,与用户主观评估保持较高一致性,验证了其实用性与有效性.     

基于视觉行为与文本特征分析的阅读批注生成方法

提出一种阅读辅助方法,利用一种分级锚定方法确定目标文本,构造与用户视觉行为和目标文本特征相关的需求判定因子,根据这些因子计算用户对阅读辅助的需求度,从而判定用户对目标文本是否有单词翻译或长难句摘要方面的需求. 当判定用户有需求时,以批注的形式显示单词词义或长难句摘要. 实验结果表明,提出的用户需求判定方法平均精确率达到了80.6% ± 6.3%,自动批注提高了用户的阅读效率和主观体验,验证了该方法的可行性和有效性.     

信息可视化中的交互设计研究及应用实例

本文主要研究信息可视化中的交互设计方法.从可视化结构设计、图形用户界面组件设计、任务驱动的交互操作设计三个方面阐述具体的交互设计方法框架.采用Prefuse可视化开发工具.设计了一个互联网数据可视化系统.通过该实例说明交互设计方法在信息可视化中的具体应用.     

多用户眼动跟踪数据的可视化共享与协同交互

随着数字图像处理技术的发展,以及计算机支持的协同工作研究的深入,眼动跟踪开始应用于多用户协同交互.但是已有的眼动跟踪技术主要针对单个用户,多用户眼动跟踪计算架构不成熟、标定过程复杂,眼动跟踪数据的记录、传输以及可视化共享机制都有待深入研究.为此,建立了基于梯度优化的协同标定模型,简化多用户的眼动跟踪标定过程;然后提出面向多用户的眼动跟踪计算架构,优化眼动跟踪数据的传输和管理.进一步地,探索眼动跟踪数据的可视化形式在协同交互环境下对用户视觉注意行为的影响,具体设计了圆点、散点、轨迹这3种可视化形式,并验证了圆点形式能够有效地提高多用户协同搜索任务的完成效率.在此基础上,设计与开发了基于眼动跟踪的代码协同审查系统,实现了代码审查过程中多用户眼动跟踪数据的同步记录、分发,以及基于实时注视点、代码行边框和背景灰度、代码行之间连线的可视化共享.用户实验结果表明,代码错误的平均搜索时间比没有眼动跟踪数据可视化分享时减少了20.1%,显著提高了协同工作效率,验证了该方法的有效性.     

融合眼动数据和文本信息的可视化阅读辅助

研究阅读过程中的视觉注意行为特征,基于眼动数据和文本主题进行阅读行为特征和文档结构的分析,设计了眼动热区图、圆环图、节点链接图、词云等可视化形式.在此基础上开发了面向阅读辅助的可视分析原型系统,该系统记录专家用户（如老师）的眼动数据,然后通过可视化形式分享给新手用户（如学生）.用户实验结果表明,实验组用户的阅读理解客观题和主观题得分平均值分别比对照组用户提高了31.8%和55.0%,阅读和答题总用时比对照组用户平均减少了9.7%,可以有效帮助读者提高阅读效率、快速抓住文章重点和更好地理解文章内容,具有一定的有效性和可行性.