Gaze2AOI：基于深度学习的眼动追踪数据兴趣区自动标注开源系统
软件工程
2024-11-21 v1
摘要
眼动被视为理解和预测用户行为，以及在广告设计、人机交互和电影观看等各个领域引导其注意力的重要指标。在本文中，我们提出了一种增强用户行为和注意力分析的新方法，通过 自动标注和标记兴趣区 (AOI) 来增强视频流，以及 将 AOI 与收集的眼动和注视数据相集成。该工具提供关键特征，如首次注视时间、停留时间和 AOI 重访频率。通过结合 YOLOv8 目标跟踪算法，该工具支持超过 600 种不同的目标类别，为各种视频流提供了全面的集合。该工具将作为开源软件提供，从而为该领域的更广泛研究和开发工作做出贡献。
引用
@article{arxiv.2411.13346,
title = {Gaze2AOI: Open Source Deep-learning Based System for Automatic Area of Interest Annotation with Eye Tracking Data},
author = {Karolina Trajkovska and Matjaž Kljun and Klen Čopič Pucihar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.13346},
year = {2024}
}