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虚拟现实（VR）中基于眼动和头部运动的用户任务识别研究：EHTask模型

1. 研究作者、机构及发表信息

本研究由Zhiming Hu（北京大学计算机学院）、Andreas Bulling（德国斯图加特大学）、Sheng Li（北京大学计算机学院，IEEE会员）和Guoping Wang（北京大学计算机学院）合作完成，发表于IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics期刊，2023年4月第29卷第4期。研究得到中国国家重点研发计划（2017YFB1002700）和国家自然科学基金（61632003、61631001、62172013）的支持。

2. 学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于虚拟现实（VR）与人机交互（HCI）的交叉领域，聚焦于视觉注意力（visual attention）与任务识别（task recognition）。
研究动机：
- 现有VR研究多关注单一任务下的视觉注意力分析（如自由观看或视觉搜索），而忽略了不同任务间的差异性。
- 传统任务识别方法基于2D环境且仅依赖眼动数据，而VR中头部运动可能蕴含额外认知信息。
目标：
1. 通过多任务数据集揭示VR中眼动和头部运动的差异模式；
2. 提出结合眼动和头部运动的深度学习模型EHTask，提升任务识别准确率。

3. 研究流程与方法

3.1 数据收集

研究对象：30名参与者（18男12女，平均年龄24.5岁），每人观看15段360度VR视频，每段视频需完成4项任务：
1. 自由观看（Free Viewing）：无特定指令；
2. 视觉搜索（Visual Search）：计数场景中的几何形状物体；
3. 显著性评估（Saliency）：判断场景上下半区的视觉显著性；
4. 目标追踪（Track）：持续注视最近的运动物体。
设备：HTC Vive头显（搭载7invensun眼动仪，采样率100Hz，精度0.5°），通过Unity3D记录眼动（Eye-in-Head, EIH）和头部运动（Head Orientation）数据。
数据集：共360条记录（30人×3视频×4任务），每条记录包含150秒的EIH、Gaze-in-World（GIW）和头部运动数据。

3.2 行为模式分析

眼动特征：
- 注视（Fixation）：最小持续时间150ms，最大分散度1°；
- 扫视（Saccade）：计算幅度、频率和持续时间。
头部运动特征：水平/垂直角速度、加速度及速度分布离散度。
关键发现：
- 不同任务的注视持续时间、扫视幅度、头部速度均存在显著差异（ANOVA检验，p<0.01）。例如，追踪任务的注视持续时间最长（431.7ms），而显著性任务的扫视幅度最大（8.56°）。
- 眼-头协调（Eye-Head Coordination）：通过Spearman相关系数分析，发现任务类型显著影响眼动与头部运动的同步性（如追踪任务的相关系数最低）。

3.3 EHTask模型设计

架构：
1. EIH模块：3层1D CNN（每层16通道，核大小3）提取眼动特征，后接双向GRU（隐藏层64单元）；
2. GIW模块：同EIH模块，处理全局注视数据；
3. 头部模块：提取头部速度特征；
4. 任务识别模块：2层全连接层（64神经元）整合特征，Softmax输出任务概率。
训练：10秒时间窗口，25Hz采样率，交叉熵损失函数，Adam优化器（初始学习率1e-2，指数衰减率0.75）。

4. 主要结果

4.1 任务识别性能

• 跨用户评估：EHTask在自有数据集的准确率达84.4%，显著优于传统方法（如Random Forests 62.8%）；
  
• 跨场景评估：准确率82.1%，验证模型泛化能力；
  
• 真实世界数据集（GW Dataset）：准确率61.9%，优于基线方法44.1%。
  混淆矩阵：视觉搜索与追踪任务的混淆率最高（11.8%），因两者眼动模式相似；显著性任务识别准确率最高（97.8%）。
  

4.2 数据驱动发现

• 头部运动贡献：头部速度在区分自由观看与显著性任务中起关键作用（p<0.01）；
  
• 时间特征：垂直方向眼动自相关性（Auto-correlation）对任务区分更敏感。
  

5. 结论与价值

科学意义：
- 首次系统量化了VR多任务下眼动与头部运动的差异，填补了视觉注意力研究的空白；
- 提出EHTask模型，为VR自适应系统（如动态渲染、 gaze-contingent交互）提供技术基础。
应用价值：
- 可扩展至增强现实（AR）、混合现实（MR）中的意图识别；
- 开源数据集与模型促进后续研究（代码与数据发布于https://cranehzm.github.io/ehtask）。

6. 研究亮点

1. 多任务数据集：首个包含眼动和头部运动的VR任务数据集；
   
2. 多模态融合：首次联合眼动与头部运动特征提升识别准确率；
   
3. 跨领域验证：在真实世界数据中保持性能，证明方法普适性。
   

7. 其他价值

• 方法学创新：CNN+BiGRU架构兼顾局部与时序特征；
  
• 开源贡献：数据集与模型公开推动领域发展。
  

该研究通过严谨的实验设计和深度学习模型，为VR环境下的用户行为分析提供了新范式，其方法论和结论对HCI、心理学及VR内容设计均有深远影响。