Exploring and Modeling the Effects of Eye-Tracking Accuracy and Precision on Gaze-Based Steering in Virtual Environments
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in eye-tracking technology have positioned gaze as an efficient and intuitive input method for Virtual Reality (VR), offering a natural and immersive user experience. As a result, gaze input is now leveraged for fundamental interaction tasks such as selection, manipulation, crossing, and steering. Although several studies have modeled user steering performance across various path characteristics and input methods, our understanding of gaze-based steering in VR remains limited. This gap persists because the unique qualities of eye movements-involving rapid, continuous motions-and the variability in eye-tracking make findings from other input modalities nontransferable to a gaze-based context, underscoring the need for a dedicated investigation into gaze-based steering behaviors and performance. To bridge this gap, we present two user studies to explore and model gaze-based steering. In the first one, user behavior data are collected across various path characteristics and eye-tracking conditions. Based on this data, we propose four refined models that extend the classic Steering Law to predict users' movement time in gaze-based steering tasks, explicitly incorporating the impact of tracking quality. The best-performing model achieves an adjusted R2 of 0.956, corresponding to a 16% improvement in movement time prediction. This model also yields a substantial reduction in AIC (from 1550 to 1132) and BIC (from 1555 to 1142), highlighting improved model quality and better balance between goodness of fit and model complexity. Finally, data from a second study with varied settings, such as a different eye-tracking sampling rate, illustrate the strong robustness and predictability of our models. Finally, we present scenarios and applications that demonstrate how our models can be used to design enhanced gaze-based interactions in VR systems.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».