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具有无仪器凝视跟踪的教室数字孪生
课堂感知是一个重要且活跃的研究领域，具有巨大的教学改进潜力。作为专业观察员（当前最佳实践）的补充，自动化教学专业发展系统可以参加每节课并捕捉所有在场人员的细微细节。课堂注视行为是捕捉的一个特别有价值的方面。对于学生来说，某些注视模式已被证明与对材料的兴趣相关，而对于教师来说，以学生为中心的注视模式已被证明可以提高可接近性和即时性。不幸的是，之前的课堂注视传感系统的准确性有限，通常需要专门的外部或佩戴传感器。在这项工作中，我们开发了一种新的计算机视觉驱动系统，该系统为教室的 3D“数字孪生”提供支持，并实现全班 6DOF 头部注视矢量估计，而无需对任何在场人员进行测量。我们描述了我们的开源实现，以及受控研究和现实世界课堂部署的结果。
基于能量的自我中心视频中的无监督凝视预测
摘要：随着沉浸式计算设备的出现，自我中心感知迅速发展。人类注视预测是分析自我中心视频的一个重要问题，主要通过基于显着性的建模或高度监督的学习来解决。我们定量分析了监督深度学习模型在看不见的域外数据的自我中心注视预测任务中的泛化能力。我们发现它们的性能高度依赖于训练数据，并且仅限于训练注释中指定的域。在这项工作中，我们解决了在不使用任何训练数据的情况下联合预测人类注视点和自我中心视频时间分割的问题。我们引入了一个无监督的计算模型，该模型汲取了事件感知的认知心理学模型的灵感。我们使用 Grenander 的模式理论形式来表示时空特征，并将惊讶建模为预测注视点的机制。对两个公开数据集（GTEA 和 GTEA+ 数据集）的广泛评估表明，所提出的模型可以显著超越所有无监督基线和一些监督凝视预测基线。最后，我们表明该模型还可以对以自我为中心的视频进行时间分割，其性能可与更复杂、完全监督的深度学习基线相媲美。
GIMIS：通过运动想象选择进行凝视输入
在 Fitts 定律实验中，开发了一种混合凝视和脑机接口 (BCI) 来完成目标选择。该方法 GIMIS 使用凝视输入来控制计算机光标以指向目标，并通过 BCI 使用运动意象 (MI) 执行点击以选择目标。一项实验 (n = 15) 比较了三种运动意象选择方法：仅使用左手、使用腿以及使用左手或腿。后一种选择方法（“任一”）具有最高的吞吐量（0.59 bps）、最快的选择时间（2650 毫秒）和 14.6% 的错误率。随着目标宽度的增加，瞳孔大小显著增加。我们建议使用大目标，这显著降低了错误率，并使用“任一”选项进行 BCI 选择，这显著提高了吞吐量。与停留时间选择相比，BCI 选择速度较慢，但如果凝视控制正在恶化，例如在 ALS 疾病的晚期阶段，GIMIS 可能是一种逐步引入 BCI 的方法。
高分辨率凝视阵列响应紧凑型 MW 和 LW 应用
作为微电子领域的一个总体趋势，产品小型化越来越重要，并能带来成本和系统优势。顺应这一总体趋势，新型红外凝视阵列越来越紧凑，并能为不同的红外波段提供系统解决方案。在法国，HgCdTe（碲化汞镉/MCT）材料和工艺以及混合技术已达到更先进的水平，以提供这些新型凝视阵列。因此，对于中波（MW）应用，15µm 间距电视格式（640×512）HgCdTe 探测器（称为 Scorpio）配有 1/4-W 微型冷却器和小型化低温技术。这种优化的杜瓦瓶已扩展到 TV/4 格式，使用自 2000 年以来已大规模生产的成功的焦平面阵列。关于长波阵列，Sofradir 多年来一直提供 320×256 LW 探测器，其截止波长在 9 到 12 µm 之间调整，具体取决于所需的应用。基于这一经验，2004 年开发了两种新的 LW HgCdTe 产品，并从 2005 年初开始提供。依靠具有最新改进的标准 HgCdTe 生产工艺和优化的杜瓦瓶系列，现在推出了 Venus LW 探测器。这是一款分辨率更高的 25 µm 间距 384×288 LW IDDCA，配备 0.5 W 微型冷却器，截止波长在 9 到 10 µm 之间，工作温度在 77 K 到 85 K 之间，规格
对重定向步行的敏感性考虑凝视，姿势和亮度
图1：我们发现我们发现在重定向步行（RDW）期间发现与场景运动相关的生理信号的特性的可视化和生理信号的特性。（a）我们进行了心理物理实验，其中参与者完成了数百个试验的旋转任务，在旋转过程中，将不同量的额外场景运动注入虚拟环境中。参与者报告了他们是否认为额外的注射动作，我们计算了他们对这些动作的视觉敏感性。（b）我们的分析表明，随着注射动作的速度提高，参与者的凝视（左）和姿势（右）的稳定性下降。这些结果首次表明了重定向强度（注入视觉运动增长）和生理信号之间的直接相关性。
比较头戴式显示器中凝视输入技术的选择机制
头部运动是 VR/AR 头戴设备的常见输入方式。然而，尽管它们使用户能够控制光标，但它们缺乏触发操作的集成方法。存在许多方法可以填补这一空白：专用的“点击器”、设备上的按钮、空中手势、停留、语音和基于将头部运动与视觉呈现的目标相匹配的新输入技术。这些提议多种多样，目前缺乏关于这些不同技术的性能、体验和偏好的实证数据。这妨碍了设计师选择合适的输入技术进行部署的能力。我们进行了两项研究来解决这个问题。一项 Fitts 定律研究比较了五种传统的选择技术，并得出结论：点击器（手动）和停留（免提）提供了精度、速度和物理负荷的最佳组合。一项后续研究将点击器和停留与运动匹配实现进行了比较。虽然点击器保持最快且停留最准确，但运动匹配可能在这两极之间提供有价值的折衷。
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。
基于虚拟现实的医疗设备的凝视精度的重新测试可靠性
在虚拟现实（VR）系统中，使用红外摄像头跟踪眼动运动的系统，凝视测量的精度对于可靠检测眼运动障碍至关重要。评估基于HMD VR的医疗设备系统NEOS TM的凝视测量能力和凝视精度的一致性，在最佳条件下，我们使用了一种机器人设置，该设置提供了模仿人眼运动的优势，其运动可变性最小。，我们通过计算Intarclass Intarace相关系数（ICC），测量值（SEM）和Bland-Altman分析来评估NEOS™的凝视测试两次，以不同的噪声水平为13个模拟条件，然后评估了每个噪声水平。我们发现NEOS™的凝视精度具有出色的测试可靠性（ICC> 0.99，SEM = 0.04），并通过Bland-Altman分析观察到了第一和第二凝精度测量之间的良好协议。凝视所有九个基本方向的NeoS™的高ICC和低SEM均显示了其眼睛跟踪的可靠性和测量一致性。在临床设置中使用时，这是针对基于HMD的VR设备的眼睛跟踪应用的关键功能。使用机器人眼客观地验证基于VR的眼球跟踪器可以适用于其他设备。未来的研究将研究不同人口中测量值的纵向稳定性。
凝视镜子时的皮质脊髓兴奋性与运动想象能力的关系
摘要：镜像疗法 (MT) 可帮助中风幸存者恢复运动功能。先前的研究报告称，个体的运动意象能力与运动意象期间的大脑活动区域以及运动意象训练的有效性有关。然而，镜像疗法与运动意象能力之间的关系以及镜像凝视期间皮质脊髓束兴奋性（MT 的重要组成部分）与运动意象能力之间的关系尚不清楚。本研究确定凝视镜子时的运动诱发电位 (MEP) 幅度是否与参与者的运动意象能力有关。招募了 24 名健康的右利手成年人（7 名男性）。在凝视镜子时进行经颅磁刺激，并测量右手第一背侧骨间肌的 MEP。使用运动和视觉意象问卷 (KVIQ) 测量运动意象能力，该问卷评估运动意象能力的生动性。此外，还使用心理计时 (MC) 任务来评估时间方面。结果显示，与静息条件下相比，凝视镜子时 MEP 振幅值的变化与 KVIQ 评估分数之间存在显著的中等相关性。这项研究表明，因镜子凝视而引起的皮质脊髓兴奋性可能与运动想象能力的生动性有关。
通过眼睛凝视跟踪增强可访问性和帮助：I警报方法
对身体残障人士对辅助技术的需求不断增长，导致人类计算机相互作用（HCI）的显着进步。眼目光跟踪是一种有希望的输入方式，它提供了一种非侵入性和直观的方式来增强可访问性和交互作用。本文介绍了IALERT，这是一种创新的基于眼神的警报系统，旨在为具有有限的机动性或沟通能力的个人提供及时的帮助。通过分析眼动，IALERT旨在检测用户意图并触发适当的响应，从而促进改善与环境的互动，增强安全性并在日常任务中提供实时帮助。该系统具有改善身体障碍，老年人以及需要辅助技术的人的生活质量的巨大潜力。