日常移动设备交互中准确且鲁棒的目光接触检测

人类注意力的量化是移动人机交互（HCI）中若干任务的关键，例如预测用户可中断性、估计用户界面内容的可察觉性，或衡量用户参与度。以往研究移动注意行为的工作需要专用眼动追踪设备 or 限制了用户移动性。我们提出一种在日常交互中感知与分析移动设备上视觉注意的新方法。我们在一个近期在移动 HCI 中引起越来越多研究兴趣的样例任务——目光接触检测上展示了方法的能力。我们的方法基于最先进的无人监督目光接触检测方法，并扩展之以解决移动交互场景特有的挑战。通过对两个当前数据集的评估，我们展示了跨移动设备、用户或环境条件的目光接触检测性能的显著提升。此外，我们讨论了我们的方法如何实现额外注意指标的计算，这首次使不同领域的研究者能够在真实移动交互中研究与量化注意力分配。