Real-world visual search goes beyond eye movements: Active searchers select 3D scene viewpoints too
Notice bibliographique
Résumé
Visual search is a ubiquitous task; people search for objects on a daily basis. However, the majority of the existing visual search literature focuses on passive search on a 2D computer screen, a far cry from emulating a real-world environment. Search is a real-world task that involves active observation. Search targets may be occluded, completely out of the observer's line of sight, or oriented in unconventional ways. This is typically mitigated by actively selecting viewpoints, an important aspect of search behaviour with limited scope on a computer screen. Our goal was to explore viewpoint selection in active visual search. Subject eye and head movements were tracked as they moved freely while searching for toy objects in a controlled 3-dimensional environment, yielding the first such record of search-driven viewpoint selection. We found that subjects utilized their full range of eye and head motion to move from viewpoint to viewpoint, apparently employing a variety of objectives including changing viewing height and pose depending on object 3D pose. Subjects were also adept at selecting unobstructed views to search through otherwise occluded areas with objects. Furthermore, subjects completed the search task with high accuracy, even with no training on the environment. Although no learning was found in terms of accuracy over the duration of the experiment, increases in efficiency were found for other metrics such as response time, number of fixations, and distance travelled, particularly in target present trials where the target was not visible from the starting location. These results paint the story of a visual system that selects and moves to useful and informative views to facilitate the successful execution of an active visual search task, and stresses the significance of active vision research in understanding how vision is used in naturalistic 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».