実際にモデル化されているものの性質、アイトラッキングが必要な理由などに関する投稿。 一部の用語が明確でない場合は、視覚のジオメトリに関する3番目の投稿に注意してください。
注意とサッカード
サッカードは管理可能です-意識的に呼び出すことができます（目が動く）が、周辺視で見られる物体をより詳細に調べる必要があるため、反射運動も可能です。 これはすぐにわかります。周辺の視界内で何かが鋭い動きをする場合、この動きの原因をより詳細に調べる目的で反射サッカードが発生します。
画像の任意の領域でのサッカード後の眼の光学的集束の期間は、この領域の詳細な研究に払われた注意に比例することが容易にわかります。
視線追跡技術が登場する前から、トラックを追跡する他のより時間のかかる方法が提案されていました（コンタクトレンズのミラーと写真プレートに投げつけられたバニー、および学者ヤブルスによって提案された磁気共鳴追跡の方法）。 ヤブルスのモノグラフ「視覚のプロセスにおける眼球運動の役割」からのトレースの例を次に示します。
各記録の長さは3分です。 ラインの各フラグメントはサッカードに対応しています。
- 事前の指示なしで絵画を見る
- 写真に写っている家族の経済状況を評価するタスクを受け取ります
- 描かれた人々の年齢を決定する
- 予想外のゲストが到着する前に家族が何をしたか想像してみてください
- キャラクターの服装を覚える
- 部屋の人や物の場所を覚えておいてください
- 予想外のゲストがどれだけ離れているかを判断する
アイトラッキング技術がユーザビリティデザイナーや心理学者の間で非常に注目されているのは、まさに画像の特定の領域への注意の程度を決定する能力のためです。
また、光の焦点と注意には逆の関係があります。目の視野に現れるものはすべて、自動的に注意を引き始めます。 したがって、反射性の無意識のサッカードの結果として、ある領域（「目を引く」）に光学的焦点が確立された場合、この領域はより良い学習にさらされ、よりよく記憶されます。
眼球が関心領域に意識的に移動する場合、サッカードの終点がどこに位置するかは特定の関心事でもあります。
無意識の動き
無意識のサッカードは、それぞれが役割を果たすことができる4つのルールに従って発生します。
- 動きを追跡します。
- サッカードは、追跡されるオブジェクトの動きを先取りすることを約束します。 例は、電車の窓の外を見る人々の目の動きです。
- このタイプのサッカードを引き起こす理由の別の可能な変形は、潜在的な動きの画像がキャプチャされることです。 例：不安定な構造の画像が取得されます。 視線は計算されたポイントに反射的にジャンプします。理論的には、このデザインが該当するはずです。
- 平らな画像では、視線が動きを見つけようとすることが多いため、このタイプのサッカードは、人物の肖像、視線の矢印などの視線の方向を引き起こすこともあります。
- 心理的にアクティブな画像は、周辺視野によって見られます。 たとえば、周辺視野が人の顔のヒントを検出した場合、この画像を確認するためにサッカードが実行されます。 人々の顔に加えて（その認識は脳の選択された部分全体に責任があります！）、心理的に活発な方法で、たとえば軍隊になります-カラシニコフ突撃ライフルなどの画像 ;）
- 周辺視が視覚的にアクティブな画像として検出されました 。 たとえば、小さなオブジェクトの背景に対する大きなオブジェクト、均一に陰影付けされたフィールドの背景に対する空虚さ、または明るい色のスポット。 サッカードは、より詳細な検討のために行われます。
- 周辺視野では、現在研究されているものよりも構造的に複雑なオブジェクト（明確に区別可能な多数の輪郭などで構成される）が発見されました。 サッカードは、より詳細な検討のために行われます。
最初の2つのタイプの無意識の動きは、その必要性が画像処理の精神パターンに依存するため、モデル化するのは困難です（おそらく、顔を認識する能力やおなじみのテキストキャラクターの存在を除く）。
一方、2番目の2種類のサッカードは、コンピューターシミュレーションのプロセスで完全に計算されます。 後者は、意識サッカーと無意識サッカードの両方のエンドポイントに大きな影響を与える最後の2つのルールであるため、さらに重要です。
生徒と注意
興味深いことに、領域の研究に注意を払うこと、この領域に視線を固定する時間、および瞳孔の幅の間にも正の相関があります。 実験は、知的努力の増加の場合（たとえば、ある種の非常に難しい単語の読み方や鋭い感情的反応）、瞳孔が拡大する傾向があることを示しました。
視線追跡のモデリングの場合、プログラムには、写真に対する反応の心理的要素によって引き起こされる瞳孔の拡大を追跡する機能はありませんが、知覚が困難な特定の領域への注意の持続時間と程度を想定することができます。
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