众包注视数据采集
社会与信息网络
2012-04-17 v1 人机交互
摘要
了解人们的注视位置是许多图像和视频应用中的有用工具。然而，传统的眼动追踪硬件价格昂贵，且需要本地研究参与者，因此从大量参与者获取注视位置数据非常困难。在这项工作中，我们提出了一种众包方法，利用一种稳健的自我报告机制（见图 1），从几乎无限数量的参与者获取注视方向数据。我们的系统在任何视觉信息中收集时间稀疏但空间密集的注意点。我们将该方法应用于一个现有的视频数据集，并证明我们获得了与传统眼动追踪相似的结果。我们还探索了该方法的参数范围，并为大量 YouTube 视频收集了眼动追踪数据。
引用
@article{arxiv.1204.3367,
title = {Crowdsourcing Gaze Data Collection},
author = {Dmitry Rudoy and Dan B. Goldman and Eli Shechtman and Lihi Zelnik-Manor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.3367},
year = {2012}
}
备注
Presented at Collective Intelligence conference, 2012 (arXiv:1204.2991)