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本发明涉及一种轮椅导航系统，其特征在于：眼动追踪装置，用于检索用户的眼动数据；触摸输入装置，用于接收来自用户的触摸命令；语音输入装置，用于接收来自用户的语音命令；以及微处理器，用于处理眼动数据或触摸命令或语音命令，从而确定轮椅的移动方向并触发轮椅移动，其中眼动追踪装置包括光学网络摄像头；触摸输入装置包括智能手机；语音输入装置包括麦克风或手机耳机；从用户接收的眼动数据或触摸命令或语音命令被处理并通过无线连接传输到微处理器；一个或多个传感器附接到轮椅以防止轮椅与障碍物相撞；并且传感器包括超声波传感器和碰撞传感器。
利用眼睛的新时代视觉检测技术...
摘要：眼动追踪是指跟踪眼球运动并确定用户注视点的过程。本文的目的是讨论用于眼动追踪的各种技术。测量眼球运动使用多种技术，包括测量电信号和光电信号、跟踪眼球图像中的不同视觉特征、测量红外 (IR) 光的相对成像以及使用机械或光学开关或磁场。本文还涉及与选择特定眼动追踪技术相关的因素。最后，它涉及眼动追踪系统的一些用途的重点。眼球追踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的问题之一。本文的目的是介绍远程眼动追踪运动方面的最新研究成果。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的
通过同步光学脑成像和眼动追踪测量实现认知工作量的多模态模型
神经成像技术的最新进展使得对复杂任务设置和环境中操作员的认知过程进行多模态分析变得越来越实用。在这项探索性研究中，我们利用光学脑成像和移动眼动追踪技术来研究专家和新手操作员在正常和不利条件下操作人机界面时的行为和神经生理差异。与相关工作一致，我们观察到与新手相比，专家的前额叶氧合水平往往较低，并且表现出与最佳任务序列更一致的凝视模式，注视时间更短。这些趋势仅在操作员收到意外错误消息的不利条件下才达到统计显著性。错误消息前后的血流动力学和凝视测量之间的比较表明，专家对错误的神经生理反应包括双侧背外侧前额叶皮层 (dlPFC) 活动的系统性增加，同时注视时间增加，这表明他们的注意力状态发生了转变，可能从常规过程执行转变为问题检测和解决。新手的反应不如专家强烈，包括左侧 dlPFC 仅略有增加，注视持续时间呈下降趋势，这表明他们通过视觉搜索行为来寻找可能的线索，以理解
动作图
我们作为社区大学受托人必须练习和证明的领导类型与生成AI基于聊天的界面一样复杂：基于获得的知识和高级推理能力的结合，输出背后是无数计算。人工智能现在是如此无所不在，如此令人生畏，以至于理解我们值得我们反思智力本身的本质是值得的。智能是“学习，理解或处理新的或尝试的情况的能力”，“熟练使用理性”或“应用知识来操纵环境或通过客观标准（例如测试）衡量的知识的能力”，根据Merriam-Webster Dictionary的说法。除了定义，智力的概念是一个复杂的概念 - 当我们努力以智能管理我们的大学时，要牢记的事情。任何新手董事会服务的人都知道，一个人的学习和理解能力都会受到无数因素的测试 - 大学系统的动态，议会程序的动态，存在的政策以及制定政策的制定，甚至是基本角色，责任，责任以及董事会首席执行官的局限性。处理新的和尝试的情况？董事会服务在这方面永远不会挑战我们。我们获得并组装所有这些知识后，我们必须熟练，明智地运用我们的理由。我们必须能够评估，例如，政策和领导决定的合理政策和领导决定程度，多少
表达扫视和视觉注意力
摘要：近年来，眼动研究中最有趣和最有争议的观察之一是猴子和人类的快速扫视现象。这些扫视的反应时间非常短（人类为 100 毫秒，猴子为 70 毫秒），以至于一些眼动专家仍然认为它们是伪像或预期反应，不需要进一步解释。另一方面，一些研究小组认为它们不仅是真实的，而且是研究扫视产生机制、视觉和眼动协调以及视觉注意机制的宝贵手段。这篇目标文章汇集了眼动和相关研究的实验证据 - 特别强调快速扫视 - 以增强我们目前对视觉、视觉注意以及服务于视觉感知和认知的眼动协调的理解。我们假设视运动反射是快速扫视发生的原因，这种快速扫视由与分离的视觉注意和决策有关的高级大脑功能控制。我们提出以神经网络为基础，建立更复杂的数学模型或灵长类动物视运动系统的计算机模拟。
ACM SIGGRAPH 2020 课程：基于眼睛的交互...
Duchowski 博士是克莱姆森大学的计算机科学教授。他于 1990 年获得加拿大本那比西蒙弗雷泽大学的学士学位，并于 1997 年获得德克萨斯州农工大学的博士学位，专业均为计算机科学。他的研究和教学兴趣包括视觉注意和感知、计算机视觉和计算机图形学。他是眼动追踪领域的著名研究领袖，撰写了大量相关论文和一本关于眼动追踪方法的专著，并在国际会议上就该主题开设了课程和研讨会。他负责克莱姆森的眼动追踪实验室，并教授眼动追踪方法的常规课程，吸引了来自校园各个学科的学生。
便携式增强现实用户界面中结合 BCI 和眼动追踪的共享机器人控制系统的用户评估
摘要：本研究通过将脑机接口 (BCI) 技术和眼动追踪集成到移动增强现实用户界面的共享控制系统中，评估了一种辅助机器人的创新控制方法。该系统旨在增强身体残疾人士的自主性，特别是那些因中风等情况而运动功能受损的人，利用 BCI 从脑电图信号和眼动追踪中解读用户意图以识别焦点对象，从而改进控制命令。这种集成旨在创建一种更直观、响应更快的辅助机器人控制策略。对现实世界的可用性进行了评估，显示出提高严重运动障碍患者自主性的巨大潜力。将控制系统与基于眼动追踪的替代方案进行了比较，以确定需要改进的领域。尽管 BCI 在最后阶段取得了可接受的成功率 0.83，但眼动追踪更为有效，成功率完美，完成时间始终更短（p < 0.001）。用户体验响应在 26 个问题中的 11 个问题中支持眼动追踪，其余问题没有显着差异，使用 BCI 的主观疲劳更高（p = 0.04）。虽然 BCI 性能落后于眼动追踪，但用户评估支持我们控制策略的有效性，表明它可以在现实条件下部署，并为进一步发展指明了道路。
不仅仅是输入：利用注视心理学链接实现更易于访问的增强现实
Apple Vision Pro 和 Meta Quest Pro 等眼动追踪混合现实头戴设备已将眼动追踪推向主流。截至撰写本文时，消费级混合现实 (XR) 产品通常将眼动追踪用于两个主要目的。首先，Vision Pro 将目光注视和手指捏合 [ 11 , 12 ] 作为其主要输入模式。其次，VRChat 等社交 XR 应用可以使用目光注视数据在虚拟形象中实现准确的目光表现和目光接触 [ 1 ]。这些机制通常将瞳孔位置数据作为输入，并产生光线投射或虚拟形象运动作为输出。然而，目光注视和人类心理学之间的深厚联系可以使研究方向超越显式位置输入。传统上，HCI 专注于显式输入领域的眼动追踪——用于交互或运动追踪的位置数据。在系统综述中，Vasseur 等人 2019 年 9 月发表了一篇系统综述，介绍了一种用于追踪眼动追踪的眼动追踪方法。 [ 13 ] 发现大多数眼动追踪研究传统上都是使用桌面设置进行的，并建议将眼动追踪人机交互扩展到新的指标、分析和设备中。心理生理学领域率先使用可观察的物理数据来揭示人类的认知过程。眼球运动和特征以及心跳、脑电波和荷尔蒙变化等其他指标已被用来得出有关用户行为和认知状态的结论。可观察的认知行为可以包括有目的的（有意识的）状态和冲动的（无意识的）状态 [ 3 ]。此外，可测量的认知还可以包括一般的个人现象，如学习、反思、情感和记忆。凝视数据可以预测疲劳、注意力、分心和走神等认知状态 [ 9 ]。除了瞳孔扩张和眨眼率可以 61% 的准确率预测用户的困惑之外 [ 5 ]，瞳孔大小还与