Dwell Selection with ML-based Intent Prediction Using Only Gaze Data
Dwell Selection with ML-based Intent Prediction Using Only Gaze Data
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仅使用注视数据进行基于 ML 的意图预测的停留选择
DOI：
10.1145/3550301
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发表时间：
2022
影响因子：
--
通讯作者：
Shizuki Buntarou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Isomoto Toshiya;Yamanaka Shota;Shizuki Buntarou
我们开发了一个停留选择系统，可以基于机器学习预测用户的选择意图。由于用户通过眼睛感知视觉信息，因此精确预测用户意图对于建立基于凝视的交互至关重要。我们的系统首先检测停留时间以粗略筛选用户的选择意图，然后使用基于 ML 的预测模型来预测意图。我们根据代表日常情况的五种不同的仅凝视任务的实验结果创建了意图预测模型。意图预测模型得出的接收者操作员特征曲线的总体曲线下面积 (AUC) 为 0.903。此外，它可以独立于用户（AUC=0.898）和眼动仪（AUC=0.880）执行。在真实交互情况下的性能评估实验中，我们的停留选择方法比之前提出的停留选择方法具有更高的定性和定量性能。
We developed a dwell selection system with ML-based prediction of a user's intent to select. Because a user perceives visual information through the eyes, precise prediction of a user's intent will be essential to the establishment of gaze-based interaction. Our system first detects a dwell to roughly screen the user's intent to select and then predicts the intent by using an ML-based prediction model. We created the intent prediction model from the results of an experiment with five different gaze-only tasks representing everyday situations. The intent prediction model resulted in an overall area under the curve (AUC) of the receiver operator characteristic curve of 0.903. Moreover, it could perform independently of the user (AUC=0.898) and the eye-tracker (AUC=0.880). In a performance evaluation experiment with real interactive situations, our dwell selection method had both higher qualitative and quantitative performance than previously proposed dwell selection methods.
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基于凝视的预测用户界面：在存在不确定性的情况下可视化用户意图
DOI：
10.1016/j.ijhcs.2017.11.005
发表时间：
2018
期刊：
Int. J. Hum. Comput. Stud.
影响因子：
--
作者：
Cagla Cig Karaman;T. M. Sezgin
通讯作者：
T. M. Sezgin
基于凝视的命令激活技术，使用先停留再手势，可有效防止无意激活
DOI：
10.20380/gi2020.26
发表时间：
2020
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Toshiya Isomoto;Shota Yamanaka;B. Shizuki
通讯作者：
B. Shizuki
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DOI：
10.1145/2857491.2857526
发表时间：
2016
期刊：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
P. Majaranta
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DOI：
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发表时间：
2005
期刊：
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems
影响因子：
--
作者：
A. Hornof;Anna Cavender
通讯作者：
Anna Cavender
DOI：
10.1145/1753326.1753646
发表时间：
2010-04
期刊：
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems
影响因子：
--
作者：
Dagmar Kern;P. Marshall;A. Schmidt
通讯作者：
Dagmar Kern;P. Marshall;A. Schmidt