草图注视密度图与心理势场之间相似性的类别差异
Category differences in similarity between fixation density maps and psychological potential fields for sketches
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基线校正后的AUC能区分动物、非动物和无意义形状三类草图,旋转呈现未产生类别特异性效应。
当一个物体进入视野时,如果人类认识它,就能瞬间识别出来。然而,评估这种识别是如何发生的仍然具有挑战性。少数使用简单草图的研究报告称,根据物体类别的不同,注视密度图(FDM,可视化眼动与注视时长)与心理势场(PPF,可视化部分视觉认知过程)之间的图像相似度存在不同程度的差异。本研究报告了在三个类别——动物、非动物和无意义形状——以及旋转呈现条件下(已知旋转呈现会增加物体识别过程中的认知负荷)相似度的表现。相似度通过曲线下面积(AUC)指标进行量化,包括一种基线校正后的 AUC,它将相似度的早期上升与刺激依赖的基线水平分离。研究引入了变异性分数以评估个体差异,并使用线性混合模型评估类别和朝向效应。结果表明,基线校正后的 AUC 在三个类别之间均产生显著差异,且效应量大,而原始 AUC 由于草图表征的影响未能区分动物与非动物类别。未观察到显著的类别 $\times$ 朝向交互作用,表明旋转呈现并未产生类别特异性效应。无意义形状刺激的相似度和变异性分数始终较低,明显将其与两个有意义的物体类别区分开来。这些结果刻画了自由观看条件下 FDM--PPF 相似度的表现,并表明需要基线校正才能将类别相关变异与刺激依赖的基线水平分离。
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来源:arXiv · Human-Computer Interaction · arxiv.org