визуальная ударная вязкость

Что побуждает или побуждает человеческий глаз фокусироваться на цели и как в таком случае воспринимается этот визуальный образ? Каково время между нашей остротой зрения и нашей реакцией на наблюдение? В растущей области иммерсивной виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR) связывание этих точек в реальном времени между движением глаз, визуальными целями и принятием решений является движущей силой новой вычислительной модели, разработанной командой компьютерщики из Нью-Йоркского университета, Принстонского университета и NVIDIA.

Новый подход определяет реакцию пользователя на изображение или сцену в реальном времени на основе движения его глаз, особенно быстрых движений глаз, которые колеблются между точками перед фиксацией на изображении или объекте. Саккады позволяют часто переключать внимание, чтобы лучше понять свое окружение и определить интересующие объекты. Понимание механизма и поведения саккад жизненно важно для понимания поведения человека в визуальной среде и представляет собой захватывающую область исследований в области компьютерной графики.

Исследователи представят свою новую работу под названиемСвойства изображения влияют на время реакции: изученная вероятностная модель восприятия для задержки саккад«, в Сигрейв 2022 Он проходил с 8 по 11 августа в Ванкувере, Британская Колумбия, Канада. Ежегодная конференция, которая в этом году будет очной и виртуальной, посвящена ведущим мировым профессионалам, ученым и творческим умам, работающим в авангарде компьютерной графики и интерактивных технологий.

«Недавно были проведены обширные исследования по измерению визуальных качеств, которые воспринимают люди, особенно для экранов виртуальной/дополненной реальности», — говорит старший автор статьи Ци Сун, доктор философии, доцент кафедры компьютерных наук и инженерии в Тандонской школе Нью-Йоркского университета. Инжиниринг.

«Но нам все еще нужно изучить, как отображаемый контент может влиять на наше поведение, даже значительно, и как мы можем использовать эти дисплеи, чтобы расширить наши пределы производительности, которые в противном случае были бы невозможны».

Вдохновленные тем, как человеческий мозг передает данные и принимает решения, исследователи внедряют нейробиологическую вероятностную модель, которая имитирует накопление «когнитивной уверенности», которая приводит к принятию решений и действиям человека. Они провели психофизический эксперимент с параметризованными стимулами, чтобы наблюдать и измерять связь между характеристиками изображения, время, необходимое для ее обработки, чтобы совершить прыжок с парашютом, и отличалась ли ассоциация от остроты зрения.

Они проверили модель, используя данные более чем 10 000 пользовательских опытов с использованием монитора виртуальной реальности с отслеживанием взгляда, чтобы понять и смоделировать взаимосвязь между визуальным контентом и «скоростью» принятия решений на основе реакции на изображение. Результаты показывают, что прогноз новой модели точно отражает поведение человека в реальном мире.

Предлагаемая модель может служить метрикой для прогнозирования и изменения времени отклика изображения глаз пользователя в интерактивных приложениях компьютерной графики, а также может помочь улучшить дизайн виртуальной реальности и производительность игроков в киберспорте. В других секторах, таких как здравоохранение и автомобили, новая модель может помочь оценить способность врача или водителя быстро реагировать и реагировать на чрезвычайные ситуации. В киберспорте его можно применять для измерения честности конкуренции между игроками или для лучшего понимания того, как максимизировать индивидуальную производительность, поскольку время реакции сокращается до миллисекунд.

В будущей работе команда планирует изучить потенциал мультимедийных эффектов, таких как визуальные и звуковые сигналы, которые совместно влияют на наше восприятие в таких сценариях, как вождение. Они также заинтересованы в расширении работы, чтобы лучше понять и представить тонкости человеческих действий, на которые влияет визуальный контент.

Авторы статьи, Budmonde Duinkharjav (Нью-Йоркский университет); Пранит Чакравартула (Принстон); Рэйчел Браун (Nvidia); Анджул Патни (Nvidia); и Qi Sun (NYU), чтобы продемонстрировать свой новый метод 11 августа на SIGGRAPH в рамках программы, Круглый стол: визуализация. Бумагу можно найти сюда.

О ACM SIGGRAPH
АКМ СИГРАФ Это международное сообщество исследователей, художников, разработчиков, кинематографистов, ученых и профессионалов бизнеса, объединенных общим интересом к компьютерной графике и интерактивным технологиям. Наша миссия Ассоциации вычислительной техники (ACM), первого и крупнейшего компьютерного сообщества в мире, состоит в том, чтобы воспитывать, поддерживать и объединять единомышленников-исследователей и практиков для стимулирования инноваций в области компьютерной графики и интерактивных технологий.