理解与预测动态高亮对监控任务中时间视觉注意力的影响
人机交互
2025-10-13 v1
摘要
监控界面对于动态、高风险任务至关重要，其中有效的用户注意力不可或缺。视觉高亮可以有效引导注意力，但也可能引入意外的干扰。为研究这一问题，我们考察了视觉高亮如何影响用户在无人机监控任务中的注视行为，重点关注高亮何时吸引注意力、持续多长时间以及吸引多少注意力。我们发现，高亮区域与非高亮区域相比表现出独特的时间特征，使用归一化显著性（NS）指标进行量化。高亮引发了即时反应，NS 迅速达到峰值，但这种转变以牺牲其他区域的搜索努力为代价，可能影响情境意识。为预测这些动态变化并支持界面设计，我们开发了高亮感知显著性模型（HISM），该模型提供了随时间变化的 NS 细粒度预测。这些预测使得能够评估高亮效果，并为未来监控界面设计中高亮的最佳时机和部署提供信息，特别是在时间敏感任务中。
引用
@article{arxiv.2510.08777,
title = {Understanding and Predicting Temporal Visual Attention Influenced by Dynamic Highlights in Monitoring Task},
author = {Zekun Wu and Anna Maria Feit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08777},
year = {2025}
}