左:眼睛跟踪器摄像机拾取用户的目光。右:使用目光来控制打字应用程序。已经提出了几种遏制MIDAS触摸问题的方法。一种方法是选择注视,但不能激活接口元素。一个典型的例子是使用自愿眨眼来确认基于目光的选择。,但这假定眼睛始终是自愿的。第二种方法是测量用户眼睛的总时间在接口元素中(“ dell Time”)(Jacob和Stellmach,2016年)。如果停留时间超过一定的阈值值,则该元素将被激活。选择阈值大于典型的眼固定持续时间。这种方法的问题是没有固定的固定时间表明用户的意图。第三种方法是具有凝视驱动的光标(“凝视鼠标”)并进行鼠标点击以确认选择(Kasprowski等,2016)。,但这不是免提解决方案。第四种方法是双重视线方法(Mohan等,2018),在这种情况下,用户凝视着他/她想要
ADS-B 自动相关监视 – 广播式 AH 抽象层次结构 AOIS 航空运行信息系统 AR 增强现实 A-SMGCS 先进地面运动引导和控制系统 ATC 空中交通管制 ATCO 空中交通管制操作员 ATCR 空中交通管制雷达 ATM 空中交通管理 COO 协调员 CTOT 计算的起飞时间 CWP 管制员工作位置 DEL 交付 DTD 接地距离 EID 生态界面设计 EOBT 预计起飞时间 ER 探索性研究 ETOT 预计起飞时间 FDP 飞行数据处理 FOV 视场 GGV 注视、手势、语音 GND 地面 HDE 低头设备 HMD 头戴式显示器 ICAO 国际民用航空组织 IFR 仪表飞行规则 IHP 中间等待点 ILS 仪表着陆系统 IMC 仪表气象条件 JU 联合承诺 LOC 航向道 LVP 低能见度程序 OOT 离开塔台 PP 伪飞行员 PSR 主监视雷达雷达无线电探测和测距
摘要 收集眼动信息可以让我们了解人类认知、健康和行为的许多关键方面。此外,许多神经科学研究利用脑电图 (EEG) 提供的高时间分辨率和神经生理标记来补充从眼动追踪中获得的行为信息。眼动追踪软件处理的基本步骤之一是将连续数据流分割成与眼动追踪应用相关的事件,例如扫视、注视和眨眼。在这里,我们介绍了 DETRtime,这是一个新颖的时间序列分割框架,它创建的眼动事件检测器不需要额外记录的眼动追踪模式,而仅依赖于 EEG 数据。我们基于端到端深度学习的框架将计算机视觉领域的最新进展带到了 EEG 数据时间序列分割的前沿。DETRtime 在各种眼动追踪实验范式中实现了眼动事件检测的最佳性能。除此之外,我们还提供证据证明我们的模型在 EEG 睡眠阶段分割任务中具有很好的泛化能力。
ADS-B 广播式自动相关监视 AH 抽象层次 AOIS 航空运行信息系统 AR 增强现实 A-SMGCS 先进地面移动引导和控制系统 ATC 空中交通管制 ATCO 空中交通管制操作员 ATCR 空中交通管制雷达 ATM 空中交通管理 COO 协调员 CTOT 计算的起飞时间 CWP 管制员工作位置 DEL 交付 DTD 接地距离 EID 生态界面设计 EOBT 预计起飞时间 ER 探索性研究 ETOT 预计起飞时间 FDP 飞行数据处理 FOV 视场 GGV 注视、手势、语音 GND 地面 HDE 低头设备 HMD 头戴式显示器 ICAO 国际民用航空组织 IFR 仪表飞行规则 IHP 中间等待点 ILS 仪表着陆系统 IMC 仪表气象条件 JU 联合承诺 LOC 航向道 LVP 低能见度程序 OOT 离开塔台 PP 伪飞行员 PSR 主监视 RADAR 雷达无线电探测与测距
摘要:快速序列视觉呈现 (RSVP) 是目前最适合用于基于事件相关电位 (ERP-BCI) 的视觉脑机接口 (ERP-BCI) 的范例之一,适用于眼球运动障碍患者。然而,凝视非依赖性范例的研究不如凝视依赖性范例那么深入,而且在 RSVP 下尚未探索诸如呈现的刺激大小等变量。因此,本研究的目的是评估刺激大小是否会影响 RSVP 范例下的 ERP-BCI 性能。12 名参与者使用三种不同的刺激大小测试了 RSVP 下的 ERP-BCI:小 (0.1 × 0.1 厘米)、中 (1.9 × 1.8 厘米) 和大 (20.05 × 19.9 厘米),距离为 60 厘米。结果显示,不同条件下的准确度存在显著差异;刺激越大,准确度越高。研究还表明,这些差异不是由于对刺激的错误感知造成的,因为在感知辨别任务中,刺激大小没有影响。因此,本研究显示,刺激大小会影响 RSVP 下 ERP-BCI 的性能。未来针对需要注视独立系统的用户的 ERP-BCI 提案应考虑这一发现。
摘要:快速序列视觉呈现 (RSVP) 是目前最适合用于基于事件相关电位 (ERP-BCI) 的视觉脑机接口 (ERP-BCI) 的范例之一,适用于眼球运动障碍患者。然而,凝视非依赖性范例的研究不如凝视依赖性范例那么深入,而且在 RSVP 下尚未探索诸如呈现的刺激大小等变量。因此,本研究的目的是评估刺激大小是否会影响 RSVP 范例下的 ERP-BCI 性能。12 名参与者使用三种不同的刺激大小测试了 RSVP 下的 ERP-BCI:小 (0.1 × 0.1 厘米)、中 (1.9 × 1.8 厘米) 和大 (20.05 × 19.9 厘米),距离为 60 厘米。结果显示,不同条件下的准确度存在显著差异;刺激越大,准确度越高。研究还表明,这些差异不是由于对刺激的错误感知造成的,因为在感知辨别任务中,刺激大小没有影响。因此,本研究显示,刺激大小会影响 RSVP 下 ERP-BCI 的性能。未来针对需要注视独立系统的用户的 ERP-BCI 提案应考虑这一发现。
不同语言在标记动词和论元之间的依赖关系方面有所不同,例如,通过格来标记。一项眼动追踪和脑电图图片描述研究考察了格标记对巴斯克语和瑞士德语句子规划时间过程的影响。德语为主语分配了一个未标记的(主格)格,而巴斯克语则专门通过作格格标记施事论元。对施事的注视和 θ 和 alpha 频带中的事件相关同步 (ERS),以及 alpha 和 beta 频带中的去同步 (ERD) 揭示了格标记对早期句子规划时间过程的多种影响。在巴斯克语中,说话者在准备带有作格标记施事的句子时,很早就决定在规划下进行格标记,而带有未标记施事的句子允许延迟跨语言的结构承诺。这些发现支持句子规划的分层增量解释,并强调了跨语言差异如何影响语言使用的神经动力学。
Abstract 本研究的目的是通过使用可见光相机来调查眼动参数来估计汽车驾驶期间的心理负荷(MWL)。本研究涉及 12 名学生(6 名男性和 6 名女性)。参与者同时使用驾驶模拟器执行驾驶任务和次要任务,以控制MWL。N-back任务的级别如下:无、0-back。 , 1-回,使用可见光相机测量 2-back 和 3-back 的视线和头部角度以及眨眼频率,根据视线和头部角度计算眼球旋转角度,即头部运动的比率。还测量了 N-back 任务的主观 MWL 和准确性,结果表明,随着 N-back 任务难度的增加,主观 MWL 单调增加。 N-back 任务具有统计显着性对水平和垂直注视角度的标准差(SD)、眼球水平旋转角度的标准差、水平方向头部运动的共享率以及眨眼频率进行Logistic回归分析,结果显示,眼球水平旋转角度的标准差和眨眼频率的标准差(SD)。眨眼频率是估计 MWL 的最重要参数 受试者工作特征 (ROC) 曲线的曲线下面积 (AUC)
摘要。依赖一种具有单一交互模式的技术可能会使一些用户受益,但如果他们不愿意使用该模式,肯定会排除更多用户。解决方案就是在交互系统的初始设计中包含多种模式,使其更能适应更多用户的需求。包括多种模式可以迅速增加需要接收用户命令流的交互对象的数量。如果用户需要在家庭自动化环境中与多个工件交互,则尤其如此。在本文中,我们介绍了正在进行的多模式家庭自动化系统项目的总体架构。该系统依赖于一个名为 Firebase 的基于 Web 的数据库来交换用户输入并向多个工件发出命令。用户输入是使用智能手机和配备网络摄像头的计算机获取的。它们捕捉用户的触觉输入、语音短语、眼神注视以及头部姿势特征,如倾斜和面部方向。我们能够在数据库和不同的输入采集接口之间实现可靠的数据传输。作为系统原型设计的第一步,我们能够控制使用 Unity3D 软件开发的两个独立游戏界面。
摘要 (211 / 240 字) 本研究的目的是通过专家讨论,根据系统评价的结果制定一个可在临床环境中轻松实施的眼球运动康复计划;研究还旨在评估新制定的计划在单个病例中的有效性。四位具有丰富脑外伤康复知识和经验的专家(平均临床经验年限 30.5 0.6 年)根据先前在现有文献中发现有效的锻炼类型、持续时间、频率和时间安排制定了眼球运动康复计划。在这个计划中,临床医生向患者指出一个目标,患者进行锻炼以鼓励注视、扫视、追随和会聚,每天 20 分钟,每周 6 天,总共 8 周。第一次治疗后效果立竿见影,眼球运动范围与治疗前相比有所增加。右眼上展活动范围从8周项目开始前的1.44毫米增加到项目结束后的4.36毫米;患者的日常生活活动能力也有所提高。该项目的使用改善了眼外肌的收缩和无力,并增加了眼球运动范围。