視覚的知覚分析のための新しい触覚インターフェイスとしてのデジット追跡

アイトラッキングは、シーンの探索中に視覚処理リソースがどのように割り当てられるかを測定するための認知科学の貴重なツールです。ただし、視力技術は主に実験室ベースの設定に限定されているため、大規模な研究に適用することが困難です。ここでは、ディスプレイの上に指をスライドさせることで局所的に飽きずに、タッチに敏感なインターフェイスに、タッチに敏感なインターフェイスに提示することを含む生物学的にインスパイアされたソリューションを紹介します。したがって、ユーザーの指の動きは、目の動きと注意の代理を提供します。フィンガートラッキングと従来の光視線追跡を使用して得られた注意マップ間の強い相関を示すことにより、この方法を検証しました。経験的に由来する注意マップを予測するためにトレーニングされたニューラルネットワークを使用して、同一の高レベルがいずれかの方法で階層的に探索を駆動することを確立しました。最後に、桁追跡の診断値は、自閉症および脳損傷の患者でテストされました。この方法で提供される迅速で堅牢な測定値は、研究および臨床環境の大規模なアプリケーションへの方法を開きます。

Eye-tracking is a valuable tool in cognitive science for measuring how visual processing resources are allocated during scene exploration. However, eye-tracking technology is largely confined to laboratory-based settings, making it difficult to apply to large-scale studies. Here, we introduce a biologically-inspired solution that involves presenting, on a touch-sensitive interface, a Gaussian-blurred image that is locally unblurred by sliding a finger over the display. Thus, the user's finger movements provide a proxy for their eye movements and attention. We validated the method by showing strong correlations between attention maps obtained using finger-tracking vs. conventional optical eye-tracking. Using neural networks trained to predict empirically-derived attention maps, we established that identical high-level features hierarchically drive explorations with either method. Finally, the diagnostic value of digit-tracking was tested in autistic and brain-damaged patients. Rapid yet robust measures afforded by this method open the way to large scale applications in research and clinical settings.