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EDVAM:a 3D eye-tracking dataset for visual attention modeling in a virtual museum

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2022年第1期23卷 101-112页

作者： Yunzhan ZHOU Tian FENG Shihui SHUAI Xiangdong LI Lingyun SUN Henry Been-Lirn DUH Department of Computer Science Durham UniversityDurhamDH13LEUK Department of Computer Science and Information Technology La Trobe UniversityMelbourneVIC3086Australia Tian Feng&Henry Been-Lirn Duh Alibaba Group Hangzhou311121China Department of Digital Media Zhejiang UniversityHangzhou310027China International Design Institute Zhejiang UniversityHangzhou310058China

Predicting visual attention facilitates an adaptive virtual museum environment and provides a context-aware and interactive user experience.Explorations toward development of a visual attention mechanism using eye-tracking data have so far been limited to 2D cases,and researchers are yet to approach this topic in a 3D virtual environment and from a spatiotemporal perspective.We present the first 3D Eye-tracking Dataset for Visual Attention modeling in a virtual Museum,known as the EDVAM.In addition,a deep learning model is devised and tested with the EDVAM to predict a user’s subsequent visual attention from previous eye movements.This work provides a reference for visual attention modeling and context-aware interaction in the context of virtual museums.

关键词： Visual attention Virtual museums Eye-tracking datasets Gaze detection Deep learning

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