論文の概要: Saliency in Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08308v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 13:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:01:45.140942
• Title: Saliency in Augmented Reality
• Title（参考訳）: 拡張現実におけるサリエンシ
• Authors: Huiyu Duan, Wei Shen, Xiongkuo Min, Danyang Tu, Jing Li and Guangtao Zhai
• Abstract要約: 本研究では、背景(BG)シーンとARコンテンツとの相互作用効果を分析し、ARにおける唾液度予測問題について検討する。 60名の被験者を対象に大規模な視線追跡実験を行い,眼球運動データを収集した。 実験により,提案手法がベンチマーク法よりも有意な正解率予測問題とAR正解率予測問題の両方に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.25503930797423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of multimedia technology, Augmented Reality (AR) has become a promising next-generation mobile platform. The primary theory underlying AR is human visual confusion, which allows users to perceive the real-world scenes and augmented contents (virtual-world scenes) simultaneously by superimposing them together. To achieve good Quality of Experience (QoE), it is important to understand the interaction between two scenarios, and harmoniously display AR contents. However, studies on how this superimposition will influence the human visual attention are lacking. Therefore, in this paper, we mainly analyze the interaction effect between background (BG) scenes and AR contents, and study the saliency prediction problem in AR. Specifically, we first construct a Saliency in AR Dataset (SARD), which contains 450 BG images, 450 AR images, as well as 1350 superimposed images generated by superimposing BG and AR images in pair with three mixing levels. A large-scale eye-tracking experiment among 60 subjects is conducted to collect eye movement data. To better predict the saliency in AR, we propose a vector quantized saliency prediction method and generalize it for AR saliency prediction. For comparison, three benchmark methods are proposed and evaluated together with our proposed method on our SARD. Experimental results demonstrate the superiority of our proposed method on both of the common saliency prediction problem and the AR saliency prediction problem over benchmark methods. Our data collection methodology, dataset, benchmark methods, and proposed saliency models will be publicly available to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: マルチメディア技術の急速な発展により、拡張現実(ar)は有望な次世代モバイルプラットフォームとなった。 ARの基礎となる理論は人間の視覚的混乱であり、ユーザーはそれらを重ね合わせることで、現実世界のシーンと拡張されたコンテンツ(仮想のシーン)を同時に知覚することができる。 優れたQuality of Experience(QoE)を実現するためには、二つのシナリオ間の相互作用を理解し、ARコンテンツを調和して表示することが重要である。 しかし、この重ね合わせが人間の視覚にどのように影響するかの研究は不足している。 そこで本稿では,背景(BG)シーンとARコンテンツとの相互作用効果を主に分析し,ARにおけるサリエンシ予測問題について検討する。 具体的には,まず, 450 bg画像, 450 ar画像を含むarデータセット (sard) と, 3つの混合レベルと組み合わせてbgとar画像を重ね合わせて生成した1350個の重畳画像を構築した。 60名の被験者による大規模眼球追跡実験を行い、眼球運動データを収集した。 本稿では,ARの精度をよりよく予測するために,ベクトル量子化サリエンシ予測法を提案し,それをARのサリエンシ予測のために一般化する。 比較のために,提案手法とともに3つのベンチマーク手法を提案し,評価した。 実験により,提案手法がベンチマーク法よりも有意な正解率予測問題とAR正解率予測問題の両方に優れていることを示す。 当社のデータ収集方法論,データセット,ベンチマーク手法,提案するサリエンシーモデルは,今後の研究を促進するために公開される予定だ。

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