基于眾包的移動(dòng)設(shè)備眼動(dòng)跟蹤數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng).pdf

1、近年來(lái)基于移動(dòng)設(shè)備的眼動(dòng)跟蹤技術(shù)逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，并得到了迅速發(fā)展和應(yīng)用推廣。但是由于受到移動(dòng)設(shè)備軟硬件性能的限制，眼動(dòng)跟蹤精度和效率較低，通常還需要外部硬件設(shè)備的支持。這不僅提高了開(kāi)發(fā)成本，也增加了使用難度，極大降低了其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。為此，本文基于眾包機(jī)制研究用戶(hù)注視點(diǎn)自我回憶和報(bào)告方法，開(kāi)發(fā)了移動(dòng)設(shè)備上的眼動(dòng)跟蹤數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)。具體研究工作包括以下三個(gè)方面:
　　(1)用戶(hù)注視點(diǎn)回憶任務(wù)的眾包方法研究。在上下文感知環(huán)境下，應(yīng)

2、用眾包技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)注視點(diǎn)回憶任務(wù)的發(fā)布和結(jié)果回收。任務(wù)發(fā)布用戶(hù)通過(guò)眾包平臺(tái)發(fā)布注視點(diǎn)回憶任務(wù)，并回收任務(wù)結(jié)果，以可視化形式查看任務(wù)結(jié)果;工人用戶(hù)在眾包平臺(tái)上查詢(xún)、接受并完成注視點(diǎn)回憶任務(wù)。
　　(2)基于上下文感知的任務(wù)分發(fā)研究。為了提高用戶(hù)注視點(diǎn)回憶的眼動(dòng)數(shù)據(jù)計(jì)算精度，并減少噪聲數(shù)據(jù)，基于位置和速度上下文感知技術(shù)進(jìn)行注視點(diǎn)回憶任務(wù)的分發(fā)。根據(jù)用戶(hù)當(dāng)前在室內(nèi)、外所處的不同位置向用戶(hù)分發(fā)難度合適的任務(wù)，并同時(shí)適當(dāng)增加或減少測(cè)試圖片數(shù)

3、量;在用戶(hù)處于不同運(yùn)動(dòng)速度時(shí)，根據(jù)運(yùn)動(dòng)速度的快慢，相應(yīng)的進(jìn)行不同難度任務(wù)的分發(fā)。將使用上下文感知技術(shù)和不使用上下文感知技術(shù)的眼動(dòng)注視點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示，使用上下文感知技術(shù)之后，完成任務(wù)的效率得到提高，平均每張測(cè)試圖片用時(shí)減少1-1.3秒，注視點(diǎn)回憶數(shù)據(jù)精度提高25％～30％。
　　(3)基于支持向量回歸的誤差補(bǔ)償模型研究。為了進(jìn)一步減小注視點(diǎn)回憶數(shù)據(jù)的誤差，基于支持向量回歸方法建立用戶(hù)注視點(diǎn)回憶數(shù)據(jù)與眼動(dòng)儀獲取的真實(shí)注視點(diǎn)數(shù)

4、據(jù)之間的映射關(guān)系，并通過(guò)標(biāo)定方法訓(xùn)練眼動(dòng)數(shù)據(jù)誤差補(bǔ)償模型，對(duì)用戶(hù)回憶注視點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，從而減小其與真實(shí)注視點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的誤差，提高注視點(diǎn)回憶精度。將使用誤差補(bǔ)償模型和不使用誤差補(bǔ)償模型的注視點(diǎn)回憶數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示，使用誤差補(bǔ)償模型后，注視點(diǎn)回憶數(shù)據(jù)的精度有所提高，對(duì)于不同類(lèi)型的任務(wù)和測(cè)試圖片，精度提高了15％～40％。
　　在上述工作基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)了基于智能手機(jī)的眼動(dòng)注視點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取原型系統(tǒng)，并針對(duì)用戶(hù)注視點(diǎn)回憶精度和