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Nutzung von Blickbewegungen für die Mensch-Computer-Interaktion mit dynamischen Bildinhalten am Beispiel der Videobildauswertung

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Interaktion mit dynamischen Bildinhalten ist für Systemnutzer herausfordernd bezüglich Wahrnehmung, Kognition und Motorik. Die vorliegende Arbeit identifiziert geeignete blickbasierte Interaktionstechniken zur Selektion bewegter Objekte in Bildfolgen mithilfe mehrerer Querschnitt- und einer Längsschnittstudie. Sie untersucht, wie blickbasierte Interaktion und automatische Verfahren bei der Videobildauswertung unterstützen und ob blickbasierte Klassifikation der Benutzertätigkeit möglich ist. - Interaction with dynamic image content is challenging for user perception, cognition and motor action. This dissertation identifies appropriate gaze-based interaction techniques for moving object selection in image sequences using multiple cross-sectional and one longitudinal user study. Further investigations evaluate how gaze-based interaction and automated image exploitation algorithms support human video exploitation as well as whether gaze-based user task classification is feasible.

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Nutzung von Blickbewegungen für die Mensch-Computer-Interaktion mit dynamischen Bildinhalten am Beispiel der Videobildauswertung, Jutta Hild

Jazyk
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2024
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Titul
Nutzung von Blickbewegungen für die Mensch-Computer-Interaktion mit dynamischen Bildinhalten am Beispiel der Videobildauswertung
Jazyk
německy
Autoři
Jutta Hild
Rok vydání
2024
Vazba
měkká
Počet stran
382
ISBN13
9783731513308
Série
Anotace
Interaktion mit dynamischen Bildinhalten ist für Systemnutzer herausfordernd bezüglich Wahrnehmung, Kognition und Motorik. Die vorliegende Arbeit identifiziert geeignete blickbasierte Interaktionstechniken zur Selektion bewegter Objekte in Bildfolgen mithilfe mehrerer Querschnitt- und einer Längsschnittstudie. Sie untersucht, wie blickbasierte Interaktion und automatische Verfahren bei der Videobildauswertung unterstützen und ob blickbasierte Klassifikation der Benutzertätigkeit möglich ist. - Interaction with dynamic image content is challenging for user perception, cognition and motor action. This dissertation identifies appropriate gaze-based interaction techniques for moving object selection in image sequences using multiple cross-sectional and one longitudinal user study. Further investigations evaluate how gaze-based interaction and automated image exploitation algorithms support human video exploitation as well as whether gaze-based user task classification is feasible.