Visual Exploration of Omni-Directional Panoramic Scenes
Notice bibliographique
Résumé
How do we explore the visual environment around us, and how are head and eye movements coordinated during our exploration? To investigate this question, we had observers look at omni-directional panoramic scenes, composed of both landscape and fractal images, using a virtual-reality (VR) viewer while their eye and head movements were tracked. We analyzed the spatial distribution of eye fixations and the distribution of saccade directions; the spatial distribution of head positions and the distribution of head shifts; as well as the relation between eye and head movements. The results show that, for landscape scenes, eye and head behaviour best fit the allocentric frame defined by the scene horizon, especially when head tilt (i.e., head rotation around the view axis) is considered. For fractal scenes, which have an isotropic texture, eye and head movements were executed primarily along the cardinal directions in world coordinates. The results also show that eye and head movements are closely linked in space and time in a complementary way, with stimulus-driven eye movements predominantly leading the head movements. Our study is the first to systematically examine eye and head movements in a panoramic VRenvironment, and the results demonstrate that a VR environment constitutes a powerful and informative research alternative to traditional methods for investigating looking behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».