도시 공원 환경에서 산책 비디오를 무료로 볼 수 있는 비디오 콘텐츠 분석과 눈 추적 데이터 결합

Marco Amati; Chris McCarthy; Ebadat Ghanbari Parmehr; Jodi Sita

doi:10.3791/58459

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방법 논문

도시 공원 환경에서 산책 비디오를 무료로 볼 수 있는 비디오 콘텐츠 분석과 눈 추적 데이터 결합

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DOI:

10.3791/58459

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2019년 5월 7일

Marco Amati¹^,² , Chris McCarthy³ , Ebadat Ghanbari Parmehr⁴ , Jodi Sita⁵

¹Visiting Professor, Dipartimento di Scienze Agro-Ambientali e Territoriali, Università degli Studi di Bari, ²Centre for Urban Research, Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT University), ³School of Software and Electrical Engineering, Swinburne University of Technology, ⁴Faculty of Civil Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, ⁵School of Science, Australian Catholic University

이 논문에서

요약

프로토콜의 목적은 실험실에서 사용 하기 위해 비디오 데이터를 수집 하는 방법을 상세히 설명 하는 것입니다. 데이터를 보는 참가자의 눈 추적 데이터를 기록 하는 방법 및 기계 학습 기술을 사용 하 여 보고 있던 비디오의 콘텐츠를 효율적으로 분석 하는 방법.

초록

개인이 도시에서 점점 더 살기 때문에 일상의 움직임을 연구 하는 방법과 수집 할 수 있는 데이터는 중요 하 고 가치 있게 됩니다. 눈 추적 정보학은 다양 한 감정, 건강 상태, 정신 상태 및 행동에 연결 하는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 비전은 일정 한 안구 운동의 결과 이기 때문에 소음이 복잡 하 고 데이터 집약적 인 것에서 중요 한 것을 괴 롭 히 고 있습니다. 더욱이, 그들에 게 제시 된 것과 비교 하 여 사람들이 보는 것에 대 한 중요 한 도전은 통제 하 고 있습니다.

다음은 비디오의 콘텐츠를 분석 하기 위한 기계 학습 기법을 사용 하 여 자연스럽 고 복잡 한 장면의 비디오에서 눈 추적을 결합 하 고 분석 하는 방법을 제시 합니다. 이 프로토콜에서는 촬영 된 비디오에서 데이터를 분석 하는 방법, 참가자의 눈 추적 데이터를 기록 하는 데 비디오를 가장 잘 사용 하는 방법, 비디오의 콘텐츠를 분석 하 여 눈 추적 데이터와 결합 하는 방법에 대해 중점적으로 설명 합니다. 우리는 결과에 대 한 간략 한 요약과 복잡 한 환경에서의 추가 연구를 위한 방법의 가능성에 대 한 논의를 제시 합니다.

서론

도시 환경에 대 한 우리의 일상 생활 경험은 우리의 건강과 복지에 크게 영향을 미칩니다. 우리의 복지는 우리가 보고 경험 하는 녹색 공간의 양에 달려 있습니다¹^,²^,³이 보기는 공원 디자인에 관하여 결정을 안내 하기 위하여 눈 추적 장비를 사용 하 여 정량화 될 수 있습니다. 그러나이 데이터를 생성 하 고 이해 하는 눈 추적 데이터의 양이 문제가 발생 합니다. 실험실 또는 자연 환경에서 시선 데이터를 기록 하는 장비가 사용 하기 쉽고 더 강력해 지 면 연구원은 데이터를 수집 하 고 분석 하 여 의사 결정 질문에 도움을 줄 수 있는 방법을 고려해 야 합니다.

지금까지 눈 추적 연구의 큰 거래는 설문 조사 또는 실험실 설정⁴에서 사진을 사용 했습니다. 이 방법론은 결과에 대 한 많은 재현성 및 제어를 허용 하지만, 비디오 및 웨어 러 블 모바일 아이 트래커의 사용을 포함 하는 눈 추적 기술의 최신 발전을 활용할 수 없습니다. 또한, 우리는 걷고 휴식의 행동이 특히 길 찾기⁵와 같은 작업을 향해 배....