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视觉冲击力

图像特征影响反应时间

图像:新方法根据用户的眼球运动确定用户对图像或场景的实时反应,尤其是在固定图像或物体之前在点之间振动的快速眼球运动。 研究人员将在 8 月 8 日至 11 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 SIGGRAPH 2022 上展示他们的新工作“影响反应时间的图像特征:一种学习的扫视反应时间概率感知模型”。
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信用:ACM SIGGRAPH

是什么激发或驱使人眼专注于目标,那么,视觉图像是如何被感知的? 我们的视力和我们对观察的反应之间的时间是多少? 在新兴的沉浸式虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 领域,将这些点实时连接到眼球运动、视觉目标和决策制定之间,是由一个团队开发的新计算模型背后的驱动力。纽约大学、普林斯顿大学和英伟达的计算机科学家。

新方法根据用户的眼球运动确定用户对图像或场景的实时反应,尤其是在注视图像或物体之前在点之间振动的快速眼球运动。 扫视允许频繁转移注意力,以更好地了解周围环境并识别感兴趣的对象。 了解眼跳的机制和行为对于了解人类在视觉环境中的表现至关重要,并且代表了计算机图形学中一个令人兴奋的研究领域。

研究人员将展示他们的新工作,题为图像属性影响反应时间:一个学习的扫视延迟概率感知模型“, 在 海坟 2022 它于 8 月 8 日至 11 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市举行。 今年的年度会议将以面对面和虚拟形式举行,重点介绍处于计算机图形和交互技术前沿的世界领先专业人士、学者和创意人才。

“最近进行了广泛的研究来测量人类感知的视觉质量,特别是对于虚拟/增强现实屏幕,”该论文的资深作者、纽约计算机科学与工程助理教授 Qi Sun 博士说大学坦顿工程学院。

“但我们仍然需要探索显示的内容如何影响我们的行为,甚至是显着影响,以及我们如何使用这些显示器来突破我们原本不可能实现的性能极限。”

受人脑如何传输数据和做出决策的启发,研究人员正在实施一种受神经启发的概率模型,该模型模拟导致人类决策和行动的“认知信心”的建立。 他们使用参数化刺激进行了心理物理实验,以观察和测量图像特征之间的关联,处理它以触发跳伞所需的时间,以及这种关联是否与视力不同。

他们使用来自 10,000 多个使用眼球追踪 VR 监视器的用户体验的数据验证了该模型,以了解和建模视觉内容与基于对图像的反应的决策“速度”之间的关系。 结果表明,新模型的预测准确地代表了现实世界中的人类行为。

所提出的模型可以作为预测和改变交互式计算机图形应用程序中用户眼睛图像响应时间的指标,还可以帮助改进虚拟现实体验的设计和电子竞技中的玩家表现。 在医疗保健和汽车等其他领域,新模型可以帮助评估医生或驾驶员快速响应和应对紧急情况的能力。 在电子竞技中,它可以用来衡量玩家之间竞争的公平性,或者更好地了解如何在反应时间下降到毫秒的情况下最大限度地提高个人表现。

在未来的工作中,该团队计划探索多媒体效果的潜力,例如视觉和音频提示,它们共同影响我们在驾驶等场景中的感知。 他们也有兴趣扩展这项工作,以更好地理解和表现受视觉内容影响的人类行为的微妙之处。

论文作者,Budmonde Duinkharjav(纽约大学); Pranith Chakravarthula(普林斯顿); 雷切尔布朗(英伟达); 安朱尔·帕特尼(英伟达); 和 Qi Sun(纽约大学),作为计划的一部分,将于 8 月 11 日在 SIGGRAPH 展示他们的新方法, 圆桌会议:可视化. 可以找到论文 这边.

关于 ACM SIGGRAPH
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