공간 분산 임계값 알고리즘은 의미 있는 시선과 비자발적인 안구 운동을 구별하여 정확도를 최적화합니다. 원시 아이 트래킹 데이터에 엄격한 공간 및 시간 제한을 적용함으로써 이러한 알고리즘은 노이즈, 특히 유효하지 않은 안구 떨림을 필터링하여 특정 신발 기능에 대한 실제 고정 지점을 분리합니다.
신발 가시성에 대한 정확한 분석은 방황하는 눈과 진정한 초점을 구별해야 합니다. 이러한 알고리즘은 생리적 노이즈를 필터링하여 사용자 주의에 대한 정확하고 객관적인 지표를 생성함으로써 이를 용이하게 합니다.
알고리즘이 주의를 분리하는 방법
정확도가 어떻게 최적화되는지 이해하려면 먼저 알고리즘이 복잡한 안구 운동 데이터 스트림을 어떻게 처리하는지 이해해야 합니다.
경계 설정
알고리즘은 특정 시간 및 공간 매개변수를 설정하여 작동합니다.
안구 운동을 의미 있는 것으로 분류하기 위한 물리적 영역(공간)과 필요한 시간(시간)을 정의합니다.
실제 고정 확인
원시 데이터에는 인지 처리를 반영하지 않는 찰나의 시선이 자주 포함됩니다.
이러한 매개변수를 적용함으로써 알고리즘은 실제 고정 지점을 식별합니다. 이러한 고정의 정확한 지속 시간을 계산하여 사용자가 시각적 개입을 실제로 평가하고 있는지 확인합니다.
정밀도를 위한 노이즈 필터링
아이 트래킹 분석의 주요 장애물은 인간 눈의 생리로 인한 유효하지 않은 데이터의 존재입니다.
안구 떨림 제거
인간의 눈은 거의 완벽하게 고정되어 있지 않으며, 자연스러운 미세한 움직임과 떨림을 보입니다.
이러한 알고리즘은 효과적으로 유효하지 않은 안구 떨림을 필터링합니다. 이 노이즈를 제거함으로써 데이터 세트는 신발에 대한 안정적이고 의도적인 시각적 참여만을 반영합니다.
객관적인 분석 달성
필터링 없이는 비자발적인 움직임으로 인해 데이터가 왜곡되어 주관적이거나 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다.
이 필터링은 정량적 분석이 정확하도록 보장합니다. 이를 통해 연구원은 생리적 인공물의 간섭 없이 특정 디자인 기능의 가시성을 객관적으로 평가할 수 있습니다.
절충점 이해
이러한 알고리즘은 정확도를 크게 향상시키지만, 임계값에 의존하면 관리해야 할 특정 문제가 발생합니다.
민감도 보정
데이터의 정확성은 매개변수 설정 방식에 전적으로 달려 있습니다.
공간 또는 시간 임계값이 너무 높게 설정되면 시스템이 유효하고 빠른 시선을 폐기할 수 있습니다. 너무 낮게 설정되면 유효하지 않은 떨림이 초점으로 잘못 분류되어 분석에 노이즈가 다시 유입될 수 있습니다.
평가를 위한 올바른 선택
신발과의 사용자 상호 작용을 분석할 때 목표는 원시 관찰을 실행 가능한 디자인 통찰력으로 전환하는 것입니다.
- 주요 초점이 가시성인 경우: 특정 기능에 대한 초기 관심을 포착하고 눈이 실제로 디자인 요소에 정착했는지 확인하도록 시간 매개변수를 조정하십시오.
- 주요 초점이 디자인 영향인 경우: 초기 시선 후 기능이 사용자 주의를 얼마나 오래 유지하는지 이해하기 위해 고정 지속 시간 분석을 우선시하십시오.
유효하지 않은 떨림을 엄격하게 필터링함으로써 사용자가 단순히 눈이 떨어진 곳이 아니라 제품을 실제로 보는 방식에 따라 디자인 결정을 내릴 수 있습니다.
요약 표:
| 최적화 요소 | 메커니즘 | 신발 분석에 대한 이점 |
|---|---|---|
| 시간 제한 | 시선 접촉의 최소 지속 시간 설정 | 진정한 초점과 찰나의 시선 구별 |
| 공간 경계 | 고정 영역 정의 | 밑창 또는 끈과 같은 특정 디자인 기능 분리 |
| 노이즈 필터링 | 미세한 움직임 및 떨림 제거 | 깨끗한 데이터를 위한 생리적 인공물 제거 |
| 매개변수 조정 | 민감도 임계값 조정 | 데이터 세분성과 분석 정밀도 균형 |
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참고문헌
- Adamantia Batistatou, Yvonne Delevoye. Virtual Reality to Evaluate the Impact of Colorful Interventions and Nature Elements on Spontaneous Walking, Gaze, and Emotion. DOI: 10.3389/frvir.2022.819597
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