利用眼动仪识别行人的关键视觉任务

引言

本期推送的论文是《利用眼动仪识别行人的关键视觉任务》(Using eye-tracking to identify pedestrians’ critical visual tasks)。

 本文研究了行人的关键视觉任务,这是住宅道路照明设计指南的第一步。眼动仪用于记录白天和黑夜户外散步时行人的视觉注视,同时执行双重任务以更好地了解哪些为重要注视。关键注视通过对次要任务缓慢反应表现出来。该论文于2014年发表于《LIGHTING RESEARCH & TECHNOLOGY》。

原文信息

原文标题

Using eye-tracking to identify pedestrians’ critical visual tasks

发表期刊

《LIGHTING RESEARCH & TECHNOLOGY》

原文作者

Fotios, S ; Uttley, J ; Cheal, C; Hara, N.

论文解读

摘要

ONE

本文研究了行人的关键视觉任务,这是住宅道路照明设计指南的第一步。眼动仪用于记录白天和黑夜户外散步时行人的视觉注视,同时执行双重任务以更好地了解哪些为重要注视。关键注视通过对次要任务缓慢反应表现出来。其中,路径和行人是最常关注的类别,人们更常观察远处的行人,而关注近处的路径。与白天相比,天黑后,道路更常被关注,而其他行人关注较少。

研究背景、问题及现状

TWO

研究背景 

英国颁布的BSEN13201-2:2003给出了道路推荐照度,然而这些推荐照度是基于经验和国家惯例。如果没有适当道路照明,我们可能无法为行人提供足够光线来执行基本的视觉任务,或者我们可能会提供过多的光线并浪费能源。因此需要对推荐照度进行重新审视。

研究问题

确定行人必须执行哪些重要的视觉任务,评估令人满意地完成这些任务所需的照明条件,进而确定合适的照度。

研究现状

迄今为止,大多数眼动追踪研究都是在受控实验室环境中进行。即使有实验在实际环境中进行,也少有研究比较白天和晚上视觉关注变化,眼球运动与注意力之间联系并不清楚。

实验设计

THREE

本文使用眼动仪记录白天和黑夜行人的视觉关注,同时进行听觉响应任务,在反应时间增加时对眼动仪的输出进行分析,从而确定行人的关键视觉关注点。

实验步骤如下:

1. 实验人员

40名(经检测听力、视力或矫正视力均正常),有效实验人数28名。

2. 实验设备

眼动仪(iView X HED)、视线跟踪头盔、笔记本电脑、Arduino微控制器(连接微型扬声器和响应按键)

图1:iView X HED移动眼动系统(左)和录制视频的屏幕截图(右),白色光标显示当前的注视位置

3. 实验时间

白天08:00至16:00;夜晚:17:00至20:00

4. 实验地点

围绕谢菲尔德大学的一段路,短路有A、B、C和D四部分组成,每部分路况不同。

图2:路线部分照片。(从左上方顺时针方向分别为 A、B、C、D)

表1 路况描述

5.实验程序

被试分别在白天和晚上佩戴眼动仪走一段短路,并在每次听觉刺激后(1-3秒内随机出现)按下按钮来执行双重任务。

(1) 实验开始前:

a被试练习对听觉刺激反应,适应双重任务;

b完成眼球跟踪校准程序;

c阅读任务说明(旨在减少跑神),

(2) 实验中:

a开始时,被试将响应按键握在头盔上的摄像头前面,并按五下,以便提供一个开始时间点;

b路线每部分的开头,均为被试描述该部分路线,并提供路线示意图。

(3) 试验后:

研究人员通过检查视频记录,确定关注对象,并进行分类;与被试关于他们目光移动的进行访谈;排除无效实验

6.关注类别

创建了八种注视对象类别,和“未知”组,共九组。(由于眼动仪质量差而无法确定注视物体或注视位置不在屏幕上)。

表2 重要观察的分类描述

结果分析

FOUR

1. 反应时间

所有听觉刺激反应时间均被记录,在白天和夜晚的总平均反应时间MRT为347毫秒,(方差为83ms),没有明显不同, t检验已证实(t(38)=-0.015,p>0.05和t(38)=0.126,p>0.05)。METs在路线的四个部分上有所不同,已通过方差分析(F(3,117)=6.74,p=0.001)证实,C部分的MRT(323 ms)显著短于A和D部分(两个部分均为349 ms),但与B部分没有区别(340 ms)。

2. 重要观察

图1a

图1b

图1a) 白天和夜晚试验,每个观察类别中的重要观察的中位数频率

图1b) 白天和夜晚试验中,每个类别中重要观察的中位数比例

(注意:误差线显示四分位间距)

图1b)显示了其余28位参与者(在白天和晚上的试验中)在每个类别中的重要观察的中值比例。其中,路径和人的观察比例较高,而大型对象类别较低。与图1a)相比,一个显著变化是人员类别显示出更高的重要性。

图2 白天和夜晚试验中每个类别关键观察结果比例

由图2可以看出,天黑后比白天注视路径的比例大,人的比例小, Wilcoxon检验表明人和路径类别白天和黑夜后的差异分别在p=0.034和p=0.067的水平上显著,这表明差异很大,对于其他六个类别,差异并不显著(p值为0.143至0.849)。

图3 白天和夜晚条件下每个类别中观察值中位数(注意:误差线显示四分位间距)

比较A,B和D部分中每个类别的重要观察比例, C部分被排除(重要观察数量很少),如图4所示,与A和B部分相比,D部分在路径上观察比例较高;A部分在“绊倒危险”类别中观察比例要低。B部分在“目标”类别中观察到的比例要低。

3.路径和人–按距离分析(按距离分组比较)

在参与者4 m以内注视的物品被判定为附近的物品。绊倒危险类别包括在路径类别中。

图4 在白天和黑暗条件下,“人”,“路径”和其他类别关键观察值中位数比例,按近距离和远距离分组 (注意:误差线显示四分位间距)

与远处的路况相比,观察近距离路况的比例更高。与近距离的路人相比,人们倾向于观察远距离的行人;与夜晚相比,白天观察远处行人的比例更高(白天中位数为13.2%,夜晚中位数为5.6%,T=9.5,p=0.006)。其他近和远类别的白天和黑夜之间的比较没有统计学意义。

讨论

FIVE

本文的目的是确定行人在天黑后行走时的关键视觉任务,从而可以评估照明特性(例如照度和光谱)如何影响这些任务。结果表明,路径和其他行人是更经常被关注的对象,倾向于观察远距离的其他行人,而注视近距离的路径。天黑后,目光注视在别人身上的频率要低于白天,这可能是因为作为行人数量较少。对于路径,天黑后的观察频率要比白天高,这可能意味着天黑后识别路面不平整的需求增加。

在当前的研究中,选择了不同的路径部分,结果表明各测试路线之间存在显着差异。例如,A区地形相对平坦,有大量行人,结果表明,与路径相比,对人的观察比例更高,而对道路的观察比例明显变低。这些路段之间的差异表明,如果行人走在具有变化的环境特征的道路上,他们的关键视觉任务可能会发生变化。

结论

SIX

照明设计必须考虑人和路径的可见性,这一点很重要。对于路径,倾向于观察近距离路况(小于约4m);对于人,则倾向于观察远处的行人身上。


引用

S Fotios, J Uttley, C Cheal, et al. Using eye-tracking to identify pedestrians’ critical visual tasks, Part 1. Dual task approach. 2015, 47(2):133-148.



End

内容来源  张梦杰

本期编辑  薛朋东 

校     对  付汉良

审     核  侯彩霞



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本篇文章来源于微信公众号:神经工程管理

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