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CLARE: 实时多模态数据中的认知负荷评估
我们提供了一个新颖的多模态 Cognitive Load Assessment 实时数据集 (CLARE)，其中包含来自 24 名参与者的生理和注视数据，并以自我报告的认知负荷评分作为基准标签。数据集包括四种模态，分别是心电图 (ECG)、
PDF2 months ago
COLING基于网络摄像头的凝视数据评估作为人类理由注释的替代方法
人的凝视数据在评估重要性评分时作为一种有效的替代品，能够提供有价值的语言洞察力，并且在解释方法的排名上与人工评估的理据相媲美。
PDF4 months ago
G-MEMP：驾驶中基于注视增强的多模态自我运动预测
我们研究了司机的决策过程对确保道路安全的重要性，通过利用司机的注视数据来推测司机自身的车辆行驶轨迹，提出了 G-MEMP 方法，利用 GPS、视频和注视数据进行多模态的自身车辆行驶轨迹预测，并通过提出的路径复杂度指数（PCI）来评估轨迹复杂
PDF7 months ago
基于注视点的虚拟现实头显眼动跟踪自校准
该研究提出了一种新颖的自校准眼动跟踪方法，基于用户视点的自由移动和视觉固定期间不同视点上对准点分布在物体表面的小区域的假设，使用 3D 场景的时间序列数据检测注视点，通过最小化注视点的离散度来优化校准参数，实现了在虚拟现实环境中平均误差低于
PDF8 months ago
TurkerGaze: 使用基于网络摄像头的眼动跟踪进行众包显著性研究
本文介绍了一种基于网络摄像头的注视追踪系统，支持大规模的众包眼动追踪。该系统通过谨慎的算法和游戏协议设计，以相对较低的成本和研究人员的少量努力获得了与传统实验室设置相当的视觉显著性预测数据。使用该工具，作者建立了一个自然图像的显著性数据集，
PDF9 years ago
深度架构图像跟踪中的注意力学习
提出了一种基于注意力的模型，利用注视数据进行同时进行目标跟踪和识别。模型有两个相互作用的通路：身份和控制，分别模拟神经元科学模型中的「what 和 where」通路，其中前者使用深度（分解）受限玻尔兹曼机模拟对象外观并执行分类，而后者模拟关
PDF13 years ago