論文の概要: Shifting Focus with HCEye: Exploring the Dynamics of Visual Highlighting and Cognitive Load on User Attention and Saliency Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14232v2
- Date: Wed, 1 May 2024 14:54:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 17:45:32.771526
- Title: Shifting Focus with HCEye: Exploring the Dynamics of Visual Highlighting and Cognitive Load on User Attention and Saliency Prediction
- Title（参考訳）: HCEyeに焦点を移す - 視覚的ハイライトと認知的負荷のダイナミクスがユーザの注意と満足度予測に与える影響を探求する
- Authors: Anwesha Das, Zekun Wu, Iza Škrjanec, Anna Maria Feit,
- Abstract要約: 本稿では,視覚強調(永続的・動的)と両タスクによる認知負荷が視線行動に及ぼす影響について検討する。
認知負荷の異なる場合、最先端のサリエンシモデルにより、その性能が向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2873782624127834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Visual highlighting can guide user attention in complex interfaces. However, its effectiveness under limited attentional capacities is underexplored. This paper examines the joint impact of visual highlighting (permanent and dynamic) and dual-task-induced cognitive load on gaze behaviour. Our analysis, using eye-movement data from 27 participants viewing 150 unique webpages reveals that while participants' ability to attend to UI elements decreases with increasing cognitive load, dynamic adaptations (i.e., highlighting) remain attention-grabbing. The presence of these factors significantly alters what people attend to and thus what is salient. Accordingly, we show that state-of-the-art saliency models increase their performance when accounting for different cognitive loads. Our empirical insights, along with our openly available dataset, enhance our understanding of attentional processes in UIs under varying cognitive (and perceptual) loads and open the door for new models that can predict user attention while multitasking.
- Abstract（参考訳）: ビジュアルハイライトは、複雑なインターフェイスでユーザーの注意を誘導する。
しかし、注意力の制限による効果は未発見である。
本稿では,視覚強調(永続的・動的)と両タスクによる認知負荷が視線行動に及ぼす影響について検討する。
150のユニークなWebページを見る27人の被験者の眼球運動データを用いて分析したところ、認知負荷の増加に伴い、参加者のUI要素への参加能力は低下するが、動的適応(ハイライト)は注意を引くままであることがわかった。
これらの要因の存在は、人々が出席するものと、従順なものを大きく変えます。
したがって, 認知負荷の異なる場合, 最先端の正当性モデルでは, 性能が向上することを示す。
私たちの経験的な洞察は、オープンに利用可能なデータセットとともに、さまざまな認知的(そして知覚的)負荷の下でUIの注意プロセスの理解を高め、マルチタスク中にユーザの注意を予測できる新しいモデルへの扉を開くのです。
関連論文リスト
- Enhancing Saliency Prediction in Monitoring Tasks: The Role of Visual Highlights [4.0361765428523135]
我々は、ハイライト条件における視覚的注意の変化を推測する新しいサリエンシモデルを開発した。
本研究は,視覚的ハイライトがユーザの注意力を高める効果を示し,これらの手がかりを有能性予測モデルに組み込むことの可能性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T20:43:57Z) - Modeling User Preferences via Brain-Computer Interfacing [54.3727087164445]
我々はBrain-Computer Interface技術を用いてユーザの好みを推測し、その注意力は視覚的コンテンツと感情的体験との関連性に相関する。
我々はこれらを,情報検索,生成モデルのパーソナライズされたステアリング,感情経験のクラウドソーシング人口推定など,関連するアプリケーションにリンクする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T20:41:46Z) - Knowledge-Aware Prompt Tuning for Generalizable Vision-Language Models [64.24227572048075]
本稿では,視覚言語モデルのためのKnowledge-Aware Prompt Tuning(KAPT)フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、人間の知性からインスピレーションを得ており、外部知識は、通常、オブジェクトの新たなカテゴリを認識するために組み込まれています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-22T04:24:45Z) - GAMR: A Guided Attention Model for (visual) Reasoning [7.919213739992465]
人間は、複雑な視覚シーンを柔軟に解析し理解する能力において、現代のAIシステムよりも優れています。
視覚的推論のための新しいモジュール,(視覚的)推論のためのガイド付き注意モデル(GAMR)を提案する。
GAMRは、タスク関連視覚情報をメモリに選択してルーティングするために、注意シフトのシーケンスを通じて、脳が複雑な視覚的推論問題を動的に解くことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-10T07:52:06Z) - Deep Collaborative Multi-Modal Learning for Unsupervised Kinship
Estimation [53.62256887837659]
キンシップ検証は、コンピュータビジョンにおける長年の研究課題である。
本稿では,顔特性に表される基礎情報を統合するために,新しい協調型多モーダル学習(DCML)を提案する。
我々のDCML法は、常に最先端のキンシップ検証法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T01:34:51Z) - Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization
and Re-identification [101.49122450005869]
本稿では,因果推論に基づくより効果的な注意力学習法を提案する。
具体的には,学習した視覚的注意がネットワーク予測に与える影響を分析する。
本手法は,広範囲の粒度認識タスクにおいて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-19T14:53:40Z) - Understanding top-down attention using task-oriented ablation design [0.22940141855172028]
トップダウンの注目により、ニューラルネットワークは、人工的および生物学的の両方において、与えられたタスクに最も関連性の高い情報に集中することができる。
我々は,タスク指向アブレーション設計と呼ばれる一般的なフレームワークに基づく計算実験により,この問題に対処することを目指している。
2つのニューラルネットワークの性能を比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T21:01:47Z) - Exploring Visual Engagement Signals for Representation Learning [56.962033268934015]
VisEは、クラスタ化されたエンゲージメント信号から派生した擬似ラベルにソーシャルイメージをマップする弱い教師付き学習アプローチである。
この方法でトレーニングされたモデルが、感情認識や政治的バイアス検出といった主観的なコンピュータビジョンタスクにどのように役立つかを研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T20:50:40Z) - Affect Analysis in-the-wild: Valence-Arousal, Expressions, Action Units
and a Unified Framework [83.21732533130846]
Aff-Wild と Aff-Wild2 の2つである。
これは、これらのデータベースで訓練された深層ニューラルネットワークの2つのクラスの設計を示す。
インパクト認識を共同で学び、効果的に一般化し、実行することができる新しいマルチタスクおよび全体主義のフレームワークが提示されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-29T17:36:20Z) - Selective Particle Attention: Visual Feature-Based Attention in Deep
Reinforcement Learning [0.0]
特徴に基づく注意として知られる、視覚的な注意の特定の形態に焦点を当てる。
視覚的特徴に基づく注意は強化学習の効率を改善するために提案されている。
本稿では,SPA(Selective Particle Attention)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-26T11:07:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。