Deadeye:基于双眼呈现的前注意可视化技术(Deadeye: A Novel Preattentive Visualization Technique Based on Dichoptic Presentation)

突出效果(Pop out effect)被广泛地应用于人机交互和可视化领域。一个典型的例子是,当我们使用浏览器的页面搜索功能时,被搜索到的文字会被高亮出来。突出效果基于前注意(Preattentive)视觉特征,典型的前注意视觉特征有色调、形状、闪烁等。这一类的特征能够有效地吸引人的注意,凸显出来(Pop out),在较短的时间内(通常为200-250毫秒)被人类的视觉系统识别到,并且不会随着干扰的增多而受到影响。本工作提出了一种基于双眼呈现的前注意视觉方法:Deadeye。

图1展示了两种前注意视觉特征,色调和形状。在左侧的两幅图中,目标是红色圆形,干扰项是蓝色圆形,由于它们在色调上的不同,红色圆形能够从蓝色圆形中凸显出来,并且随着蓝色圆形数量的增加,我们识别出红色圆形的时间并不会变长。

图1. 两种前注意的视觉特征:色调和形状[2]

Deadeye呈现给左右眼不同的图像,一张图像中有被突出的目标,而另一张图像中没有该目标,并且在该目标的位置是背景,Deadeye能够达到突出该目标的作用。被Deadeye突出的目标能够很快地被用户察觉到,目标被描述为“吸引眼球的”或者“异常的”。与其它的突出方法相比,Deadeye不会改变目标物体的其他视觉属性,尤其适用于可视化领域。通过实验,作者证明了Deadeye的感知是前注意的。

图2. Deadeye示意图,通过给双眼呈现不同图像,达到突出目标的作用

当不同的前注意视觉特征相结合时,定义的目标可能无法在前注意过程被发现。在图3左图中,目标被定义为红色圆形,干扰项是蓝色圆形和红色方形。可以看出,目标并没有突出,人无法在较短时间内找到目标。可见当形状和色调相结合时,目标无法在前注意过程中被发现。图3右图展示了三维深度信息和色调的结合,在这种结合下,在背面的红色圆形能够凸显出来,目标的发现是前注意的。论文作者进行了实验,来探究Deadeye与色调联合定义的目标能否在前注意阶段被发现。

图3. 不同前注意视觉特征相结合,左图是形状和色调的结合,右图是深度信息和色调的结合

为了验证在施加了Deadeye效果的图像中,用户不仅仅是察觉到了异常,还能够指出目标的位置,作者进行了预实验。在其中一个预实验——折线图预实验中,用户不仅能够从Deadeye增强的折线图中指出被高亮的折线,还能正常地从折线图中读出数据,这表明Deadeye可以适用于折线图这种对位置十分敏感的可视化应用。而如果用三维效果增强对应的折线,折线的位置将会改变,这会影响到用户的读数。

对于Deadeye是否是前注意的,作者提出了两个假设:H1. Deadeye能够被前注意地感知到,H2. Deadeye不会导致身体上的不适。作者针对假设设计了前注意实验,实验中,在较短地时间内给被试展示如图2所示的双眼图像,然后让被试判断是否出现了被Deadeye增强的目标。实验分为四组,圆形的个数分别为4、8、16、30。每组共展示48幅图像,24幅图像有目标,24幅没有,在有目标的24幅图像中,一半为左眼有目标,一半为右眼有目标。实验的结果显示,被试判断成功的准确率接近90%,并且四组实验的准确率之间没有明显区别,这表明无论干扰物数量多少,被试均能在较短时间内发现目标,Deadeye是前注意的。

对于Deadeye与色调的结合,作者提出了第三个假设:H3. Deadeye可以与颜色并行地结合起来。作者针对假设设计了联合特征实验,与前注意实验不同的是,联合特征实验展示的图像中,有一半的圆形是黄色并且施加了Deadeye效果,一半的圆形是粉色并且不施加Deadeye效果,目标要么是没有Deadeye效果的黄色圆形,要么是有Deadeye效果的粉色圆形。图像会一直显示直到被试做出判断。实验结果显示,随着圆形个数增加,被试的准确率降低,反应时间变长,并且显著长于250ms的阈值,这表明Deadeye与色调联合定义的特征并不能被前注意地感知到。

在前注意实验和联合特征实验中,没有任何被试出现身体不适的情况,这表明Deadeye不会带来生理上的压力。

图4. 实验结果,左侧的第一幅图为前注意实验的结果,右侧的两幅图为联合特征实验的结果

总的来说,这篇工作提出了一种新颖的前注意方法,可以被广泛地应用于可视化中。其主要局限在于需要使用立体视觉的设备,例如三维电视。

[1] Krekhov, A., & Krüger, J. (2018). Deadeye: A Novel Preattentive Visualization Technique Based on Dichoptic Presentation. IEEE transactions on visualization and computer graphics.

[2] Munzner, T. (2014). Visualization analysis and design. AK Peters/CRC Press.

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