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J-GLOBAL ID：201702260174930807   整理番号：17A1772303

実時間での視覚探索に及ぼすクラッタの影響を検出するためのアイトラッキングの利用【Powered by NICT】

Using Eye Tracking to Detect the Effects of Clutter on Visual Search in Real Time

著者 (2件)： Moacdieh Nadine M. (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Sarter Nadine (Department of Industrial and Operations Engineering and the Center for Ergonomics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Human-Machine Systems  (IEEE Transactions on Human-Machine Systems)
巻： 47  号： 6  ページ： 896-902  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1031A  ISSN： 2168-2291  CODEN： ITHSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディスプレイクラッタ原因は視覚探索性能の減少と複雑な,データが豊富な領域における安全性と効率への脅威となり得る。情報検索における故障が起こる前に問題を解決するため実時間でクラッタの存在を検出し,その効果を予測する手段を必要とし,対策を誘発する。眼追跡は,これらの目標を達成するための有望な技術である;が,今日まで,ディスプレイ評価目的のためのオフラインほとんど独占的に使用されてきた。本研究の目的は,代わりに探索過程における初期クラッタの影響を検出する視線追跡計量を組み合わせたモデルを開発し,評価することであった。参加者は,シミュレートされたグラフィックプログラムにおける標的を特定するように依頼した。三視線追跡計量 スキャンパス長,平均サッカード振幅,平均注視時間の秒時間窓にわたって計算した。これら基準は,ユーザの応答時間は比較的長いまたは短いであろうかどうかを予測するロジスティック回帰モデルの入力として用いた。75%と真陽性率を平均化モデルの精度は90%以上であり,応答時間という早い時期に3.6s視覚探索課題を予測する能力を持つ。本研究の結果は,視線追跡計量を実時間で表示クラッタの影響を予測するために使用できることを確認した。注意と視線追跡における知識基盤を増加させ,最終的に改良された演算子性能につながる適応ディスプレイの設計に寄与する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 表示装置 ,  情報検索 ,  応答時間 ,  *クラッタ ,  グラフィックプログラム ,  知識ベース ,  安全性
準シソーラス用語： ロジスティック回帰モデル ,  時間窓 ,  オフライン ,  *視線追跡 ,  *視覚探索 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実時間 ,  視覚探索 ,  クラッタ ,  アイトラッキング