Eye and head movements while looking at rotated scenes in VR.
Notice bibliographique
Résumé
Video stream: https://vimeo.com/356859979 Production and publication of the video stream was sponsored by SCIANS Ltd http://www.scians.ch/ We examined the extent to which image shape (square vs. circle), image rotation, and image content (landscapes vs. fractal images) influenced eye and head movements. Both the eyes and head were tracked while observers looked at natural scenes in a virtual reality (VR) environment. In line with previous work, we found a horizontal bias in saccade directions, but this was affected by both the image shape and its content. Interestingly, when viewing landscapes (but not fractals), observers rotated their head in line with the image rotation, presumably to make saccades in cardinal, rather than oblique, directions. We discuss our findings in relation to current theories on eye movement control, and how insights from VR might inform traditional eyetracking studies. - Part 2: Observers looked at panoramic, 360 degree scenes using VR goggles while eye and head movements were tracked. Fixations were determined using IDT (Salvucci & Goldberg, 2000) adapted to a spherical coordinate system. We then analyzed a) the spatial distribution of fixations and the distribution of saccade directions, b) the spatial distribution of head positions and the distribution of head movements, and c) the relation between gaze and head movements. We found that, for landscape scenes, gaze and head best fit the allocentric frame defined by the scene horizon, especially when taking head tilt (i.e., head rotation around the view axis) into account. For fractal scenes, which are isotropic on average, the bias toward a body-centric frame gaze is weak for gaze and strong for the head. Furthermore, our data show that eye and head movements are closely linked in space and time in stereotypical ways, with volitional eye movements predominantly leading the head. We discuss our results in terms of models of visual exploratory behavior in panoramic scenes, both in virtual and real environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».