论文部分内容阅读
利用眼动跟踪技术记录人的眼球运动数据及其对应的视觉注意行为，获取用户当前的视觉注意焦点等时-空参数，对用户视觉感知和认知活动进行分析推理，进而为用户界面评估、基于眼动跟踪的人机交互等应用提供数据基础与输入驱动。我们课题组基于眼动跟踪开展了一系列与用户体验、人机交互技术相关的研究，主要包括：(1)研究用户在阅读过程中的眼动行为，针对阅读行为中的一些特征属性生成相应的可视化标注，包括用于表征阅读速度的灰度图、表征重复读阅读频率的边界图，以及表征文档段落之间关联性的转移线图。在此基础上开发了SocialReading原型系统，用户研究证明，教师通过使用该系统，向学生分享阅读学术论文时的眼动标注，可以有效提高学生的阅读理解水平。(2)提出一种基于众包架构的用户注视点数据在线采集方法，实现对真实眼动仪的替代。用户只需要观察刺激图片，然后根据短时记忆回忆注视点的位置与顺序，然后通过鼠标点击的方式记录下来，并绘制出热区图和视线轨迹转移图供进一步分析。