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目的 提出一种基于认知特性的信息界面布局美度评价方法,提高信息界面布局的合理性及评估结果的客观性。方法 根据视觉信息加工过程和视觉注意原理构建信息界面“布局—认知”的映射关系,结合软件工程领域的质量评估模型的构建逻辑,推导度量指标并建立信息界面布局美度评估模型,利用层次分析法计算各度量指标的权重,构建信息界面美度的综合评价方法。结论 以某数控机床的刀具补偿操作界面为例,通过等级排序法验证了该方法能够准确、客观地反映信息界面布局的美度情况。该方法具有较高的通用性,为信息界面布局方案的选择提供了一套客观量化的决策依据,辅助设计师对界面布局的分析与微调,从而避免设计优化上的盲目修改和创新。 相似文献
44.
目的为了进一步提高虚拟界面的交互高效性,设计实验探究不同元素的尺寸、扩展比和位置对虚拟远程移动交互的可用性影响。方法基于HTC Vive平台结合第4代虚幻引擎(Unreal Engine 4)构建实验环境,选取十八名有VR设备使用经验的被试,测试了六种尺寸、三种扩展比和二十五个区域位置的可用性,并对实验结果进行方差分析。结果选择相关性系数大于0.8的十六组有效数据,得到如下结果:目标尺寸为270 mm时在任务完成时间、指向误差和指向便携性表现最好;扩展比越大越好,尤其是当目标尺寸小于360 mm时;界面中心和左侧位置优于其他区域位置,更适合放置主要交互元素或强调元素。结论实验搭建的虚拟现实系统及相关结论可为后续虚拟界面的设计提供客观科学的指导性建议,对提高虚拟界面交互的可用性有重要影响。 相似文献
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为了研究虚拟环境下人对空间大小和空间距离的认知机理,提出一种基于虚拟再现行为的知觉匹配法。从虚拟现实(virtual reality,VR)空间对真实空间的再现性角度出发,构建VR空间与真实空间的知觉匹配模型,设计并开展VR空间认知系列实验,分析虚拟环境下人对空间大小和空间距离的认知倾向与认知偏差等。通过VR空间大小认知实验发现:在高度感和宽度感的认知上,分别以±1.9%和±1.4%的标准认知偏差度基本再现了与在真实空间中相同的认知;在深度感的认知上,存在距离被低估与判断力下降的现象,其标准认知偏差度约为±3.4%。通过自我中心距离认知实验发现:在VR空间中,自我中心距离的标准认知偏差度为±(0%~2.5%);人对侧方向区域的距离认知明显优于正方向,同时对正前方和侧下方区域表现出更加稳定的距离认知,波动幅度小于0.5%,但对上方区域的距离认知具有不稳定性。通过尺寸-距离关系认知实验发现:添加尺寸参照可优化对正方向区域约1%的认知偏差;同时,可将标准认知偏差度缩小为±(0.5%~1.5%),有效提升了人在VR空间中对空间距离的判断能力。研究结果可为VR空间制作与虚拟人机交互设计提供理论支持,在一定程度上有利于用户交互体验的优化。 相似文献
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针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性;在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略;通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。 相似文献
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为实现蜡染图案的快速定制, 提高蜡染图案创新设计效率, 研究一种基于OpenCV计算机视觉库相关函数和Python语言的蜡染图案快速定制系统. 该方法通过对蜡染图像进行形态学预处理, 然后使用canny算子实现蜡染图案轮廓提取; 随后用户手动选取子图案进行编码提取构型; 通过Hu矩匹配自动获取纹样空间位置, 结合拓扑学中的邻接图方法建立蜡染图案构型规则; 提出构型规则重用方法, 在已提取的构型规则上进行纹样嵌入, 使用基于标识矩阵法的图案嵌入法避免轮廓重叠. 该方法能够使设计结果更加丰富, 有效提高了设计效率. 最后通过蜡染图案设计原型系统进行蜡染图案创新设计, 验证该方法的可行性. 相似文献
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为了优化项目管理系统界面, 提升界面的可用性, 提出一种融合认知负荷的界面布局优化设计方法. 该方法将客观认知规律与用户主观认知相结合, 形成布局设计原则, 并转化为可计算的界面布局多目标优化函数. 在此基础上, 利用麻雀搜索算法对目标函数编码, 寻求空间最优解, 得到布局优化方案. 为验证本文方法的有效性, 以某铁路项目管理平台首页为例, 使用该方法对其进行优化, 并将眼动生理测量方法引入评价过程中, 以测量眼动负荷大小为目标进行可用性测试. 实验结果表明优化后的界面布局相较于初始界面可用性指标有了明显提升, 证明了该方法的有效性且具有一定的实用性. 相似文献
49.
针对传统民族图案符号手工提取效率低,图案组合创新设计困难的问题,以苗族
传统的蜡染和挑花图案创新设计为例提出传统民族图案风格创新模型。该模型将改进型的形状
文法与基于深度学习的神经风格迁移网络相结合,提取并编码民族图案构型框架,通过形状文
法生成大量民族图案构型框架图案,使用风格迁移网络快速提取民族图案中的底层特征,在框
架基础上迁移生成创新民族图案设计方案。实验结果表明,该模型可以在指定框架的基础上生
成全新的民族纹饰图案,相对于直接使用神经网络对空白图像进行风格迁移生成的图案更加有
序。生成图案最终应用于苗族织物图案设计中,验证了该方法和设计流程的可行性。 相似文献
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