論文の概要: Predicting Eye Gaze Location on Websites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08074v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 11:55:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 15:48:35.893667
- Title: Predicting Eye Gaze Location on Websites
- Title（参考訳）: Webサイトにおける視線位置の予測
- Authors: Ciheng Zhang, Decky Aspandi, Steffen Staab
- Abstract要約: 本稿では,画像とテキストの空間的位置を併用した効果的な深層学習モデルを提案する。
我々は,眼球運動予測の精度を向上させるため,統合データセットを用いた注意深い微調整の利点を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8633100732964705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: World-wide-web, with the website and webpage as the main interface,
facilitates the dissemination of important information. Hence it is crucial to
optimize them for better user interaction, which is primarily done by analyzing
users' behavior, especially users' eye-gaze locations. However, gathering these
data is still considered to be labor and time intensive. In this work, we
enable the development of automatic eye-gaze estimations given a website
screenshots as the input. This is done by the curation of a unified dataset
that consists of website screenshots, eye-gaze heatmap and website's layout
information in the form of image and text masks. Our pre-processed dataset
allows us to propose an effective deep learning-based model that leverages both
image and text spatial location, which is combined through attention mechanism
for effective eye-gaze prediction. In our experiment, we show the benefit of
careful fine-tuning using our unified dataset to improve the accuracy of
eye-gaze predictions. We further observe the capability of our model to focus
on the targeted areas (images and text) to achieve high accuracy. Finally, the
comparison with other alternatives shows the state-of-the-art result of our
model establishing the benchmark for the eye-gaze prediction task.
- Abstract（参考訳）: ウェブとウェブページを主インターフェースとする世界規模のウェブは、重要な情報の拡散を促進する。
したがって、より優れたユーザーインタラクションのために最適化することが重要であり、主にユーザーの行動、特にユーザーの視線の位置を分析して行われる。
しかし、これらのデータの収集は依然として労働力と時間を要すると考えられている。
本研究では,Webサイトのスクリーンショットを入力として,視線自動推定の開発を可能にする。
これは、webサイトのスクリーンショット、アイゲイズヒートマップ、および画像とテキストマスクの形でwebサイトのレイアウト情報で構成される統一データセットのキュレーションによって行われる。
画像とテキストの空間的位置を併用し,注意機構を組み合わせることで,アイ・ガゼ予測を効果的に行う,効果的な深層学習モデルを提案する。
実験では,眼球運動予測の精度を向上させるために,統一データセットを用いた注意深い微調整の利点を示す。
さらに,対象領域(画像とテキスト)に焦点を合わせることで,高精度化を実現している。
最後に、他の代替案との比較により、視線予測タスクのベンチマークを確立するモデルの現状を示す。
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