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出版者:

作者:Flom, Ross (EDT)/ Lee, Kang (EDT)/ Muir, Darwin W. (EDT)

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 113.00

装帧:

isbn号码:9780805847505

丛书系列:

图书标签:

• 认知科学
• 发展心理学
• 婴儿研究
• 社会认知
• 眼动追踪
• 注意机制
• 沟通
• 互动
• 行为发展
• 视觉认知

《空间感知与人机交互：从视觉追踪到意图推断的演进》 作者： [作者姓名，例如：李明，张华] 出版社： [出版社名称，例如：科技前沿出版社] 出版年份： [年份，例如：2024] --- 核心内容概述 本书深入探讨了人机交互（HCI）领域中一个至关重要且快速发展的子领域：基于视觉感知的空间定向与意图推断。它不仅仅关注于如何让机器“看”到用户，更侧重于如何让机器“理解”用户的注意力焦点、动作意图以及环境上下文，从而实现更自然、更直观、更具预测性的交互体验。 全书结构围绕从低级视觉信号处理，到高级认知模型构建的完整链条展开。我们首先系统地回顾了计算视觉在眼睛追踪（Eye Tracking）和头部姿态估计（Head Pose Estimation）方面的发展历程，随后将重点转移到如何利用这些空间数据流来构建更复杂的用户状态模型。本书的创新点在于其对“交互意图”的解构与重构，强调了从被动跟随到主动预测的范式转变。 第一部分：空间数据采集与预处理——感知的基石 本部分详细阐述了获取用户空间信息的技术基础。我们对当前主流的非接触式感知技术进行了细致的比较和分析，重点考察了它们在实时性、鲁棒性、以及隐私保护方面的优劣。 第一章：高级视觉追踪技术综述 本章首先介绍了眼动追踪领域的技术演进，从早期的基于红外光反射的硬件系统，过渡到基于标准RGB或深度摄像头的纯软件算法。深入分析了虹膜定位算法（如基于瞳孔中心和角膜反射的拟合方法）和注视点计算模型。重点讨论了在不同光照条件、不同用户群体（如佩戴眼镜或隐形眼镜）下的误差来源和校准策略。 第二章：头部与身体姿态估计的挑战 姿态估计是理解用户在三维空间中相对位置的关键。本章详细介绍了2D-to-3D 姿态重建的深度学习方法，特别是基于卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）的框架。我们探讨了如何在高帧率下准确估计出头部相对于屏幕或操作界面的六自由度（6DoF）位姿，并探讨了运动模糊和遮挡对模型稳定性的影响。 第三章：多模态空间数据融合 在真实交互场景中，单一的视觉数据源往往存在局限性。本章聚焦于数据融合策略，讨论了如何有效地结合眼动数据、头部姿态数据，以及环境传感器（如麦克风、惯性测量单元IMU）的数据。我们提出了一个基于卡尔曼滤波和扩展粒子滤波的动态融合框架，以确保在环境变化时，对用户空间注意力的估计依然保持平滑和准确。 第二部分：从“跟随”到“理解”——交互意图模型的构建 这是本书的核心理论部分，旨在超越简单的“目光指向哪里，屏幕就响应哪里”的局限性，构建能够预测用户下一步动作的认知模型。 第四章：上下文依赖的注意力区域建模 用户不会随机观察屏幕，他们的注意力是目标驱动的。本章引入了场景图（Scene Graph）的概念，用以描述屏幕元素的层次结构和语义关系。通过将注视点数据映射到场景图上，我们能够识别用户关注的是“按钮”、“文本框”还是“图像区域”。在此基础上，我们提出了动态显著性图（Dynamic Saliency Map）的生成方法，该方法不仅考虑视觉对比度，还整合了交互任务的优先级。 第五章：时序交互模式识别与行为序列预测 成功的交互是序列性的。本章深入研究了循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和Transformer 模型在处理交互时间序列上的应用。我们训练模型识别用户在执行特定任务（如导航、信息检索）时所遵循的隐式操作模式。例如，识别出用户在点击一个链接前，总会先快速扫视页面顶部导航栏的模式。 第六章：意图推断的概率框架 本章将前面的分析提升到概率层面，提出了一个贝叶斯推理框架来推断用户的潜在交互意图。当系统接收到用户的注视和头部姿态输入时，它会计算一系列可能动作（如“选择此项”、“滚动查看更多”、“返回上一步”）的后验概率。强调了如何量化不确定性，并为系统提供一个“决策门槛”，以避免在不确定的情况下做出错误的主动响应。 第三部分：应用与系统设计——面向未来的交互范式 本部分将理论应用于实际系统设计，展示了如何利用空间感知能力来革新用户体验。 第七章：预测性用户界面（PUI）的设计原则 传统的UI是响应式的，而本章探讨的是预测性界面的设计哲学。我们提出了“渐进式干预”模型：系统根据意图推断的置信度，在不同程度上预加载资源、预选选项、或动态调整界面布局。例如，如果系统高度确信用户将要选择某个弹出选项，该选项将自动高亮并预备点击状态。讨论了如何平衡预测的效率增益与潜在的干扰风险。 第八章：无鼠标/键盘的高级空间操作 在VR/AR环境或远程协作场景中，精确的手动输入往往受限。本章展示了如何仅通过空间凝视和微小手势（如轻微的点头或手部指向）来实现复杂的空间交互，例如三维模型的旋转、缩放和平移。重点分析了如何利用头部姿态的微小变化来区分“注视”和“确认”这两个截然不同的动作意图。 第九章：伦理、隐私与稳健性考量 任何涉及持续监控用户注意力的系统都必须严肃对待伦理问题。本章详细讨论了用户数据的主权、匿名化处理以及透明度原则。我们提出了在设备端（On-device）进行大部分计算的架构，以最大程度地减少敏感眼动数据的外部传输。同时，探讨了系统鲁棒性设计，确保在突发环境干扰或用户短暂分心时，系统能够平滑地“放手”，将控制权完全交还给用户。 --- 读者对象 本书适合计算机科学、人机交互、认知心理学、机器人学以及产品设计领域的专业人士、高级研究人员和研究生。它为希望构建下一代直观、高效、感知环境的软件和硬件系统的工程师和设计师提供了一个坚实的理论和实践蓝图。 --- 关键主题标签： 空间感知、眼动追踪、意图推断、人机交互（HCI）、预测性界面、计算认知科学、多模态融合。

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