利用眼球追蹤和大型語言模型追蹤閱讀進度

核心概念

本文提出了一個閱讀追蹤和實時高亮顯示系統RT 2H,能夠支持線性和跳躍閱讀。RT 2H利用對16名用戶進行的實驗性眼球研究來支持跳躍閱讀的檢測和重定位,並進一步利用大型語言模型來利用其上下文感知能力來協助跳躍閱讀追蹤。

摘要

本文提出了一個閱讀追蹤和實時高亮顯示系統RT 2H,能夠支持線性和跳躍閱讀。

線性閱讀追蹤:

• 直接使用水平注視位置作為當前行的閱讀進度
• 利用從右到左的長距離移動檢測行切換

跳躍閱讀檢測:

• 監測注視是否超出當前行的一定範圍一段時間
• 基於對16名用戶進行的眼球研究,設計了兩個注視錯誤模型來支持跳躍閱讀的檢測和重定位

跳躍閱讀重定位:

• 利用標點符號作為重定位錨點,因為用戶更可能遵循標點符號進行有效的回顧或預覽
• 結合注視軌跡匹配和大型語言模型的上下文感知能力,選擇最佳的重定位候選點

動態校準:

• 利用線性閱讀時注視和行位置的對齊,進行垂直方向的動態校準,抑制注視偏移

實驗結果顯示,RT 2H在線性閱讀追蹤和跳躍閱讀重定位方面都表現出色,並在實際使用中顯示出提高閱讀效率和用戶體驗的優勢。

統計資料

整體平均注視跟蹤錯誤為1.9455 cm。
注視跟蹤錯誤在屏幕邊緣和底部區域更高。
在120秒內,RT 2H的Y軸平均錯誤為0.3904 cm,而沒有動態校準的系統為0.6609 cm。

引述

"本文提出了一個閱讀追蹤和實時高亮顯示系統RT 2H,能夠支持線性和跳躍閱讀。"
"RT 2H利用對16名用戶進行的實驗性眼球研究來支持跳躍閱讀的檢測和重定位,並進一步利用大型語言模型來利用其上下文感知能力來協助跳躍閱讀追蹤。"
"實驗結果顯示,RT 2H在線性閱讀追蹤和跳躍閱讀重定位方面都表現出色,並在實際使用中顯示出提高閱讀效率和用戶體驗的優勢。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

See Where You Read with Eye Gaze Tracking and Large Language Model

by Sikai Yang, ... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19454.pdf

深入探究

如何進一步提高RT 2H在跳躍閱讀重定位方面的準確性?

要進一步提高RT 2H在跳躍閱讀重定位方面的準確性，可以考慮以下幾個策略：

增強數據收集：擴大用戶樣本量，收集更多的注視數據，以便更全面地了解不同用戶的閱讀行為和注視模式。這樣可以更準確地建立個性化的注視誤差模型，從而提高重定位的準確性。

改進候選選擇算法：在目前的候選選擇算法中，除了使用注視軌跡和上下文信息外，還可以引入機器學習技術，訓練模型來預測最可能的重定位位置。這可以通過分析歷史數據來識別用戶的閱讀習慣和偏好。

多模態數據融合：結合其他感測器數據（如手勢識別或語音識別）來輔助判斷用戶的閱讀意圖。例如，當用戶用手指指向某個段落時，系統可以更快地識別出重定位的目標。

即時反饋機制：在用戶進行跳躍閱讀時，提供即時的視覺或聽覺反饋，幫助用戶確認系統的重定位結果是否正確。這樣可以促進用戶與系統之間的互動，進一步提高準確性。

除了閱讀追蹤,RT 2H是否還可以應用於其他領域,如何擴展其功能?

RT 2H的技術不僅限於閱讀追蹤，還可以擴展到多個其他領域，具體包括：

教育領域：RT 2H可以用於在線學習平台，幫助教師分析學生的閱讀行為，從而調整教學策略。系統可以根據學生的注視模式提供個性化的學習建議，提升學習效果。

心理學研究：在心理學研究中，RT 2H可以用來分析人類的注意力分配和認知過程。通過追蹤用戶的注視行為，研究人員可以獲得有關注意力和理解力的深入見解。

市場調查：在市場調查中，RT 2H可以用於分析消費者對廣告或產品展示的反應。通過追蹤消費者的注視點，企業可以優化其廣告設計和產品展示策略。

虛擬現實和增強現實：在VR和AR應用中，RT 2H可以用於增強用戶的沉浸感。通過精確的注視追蹤，系統可以根據用戶的視線動態調整虛擬物體的顯示，提升互動體驗。

如何設計更加自然和無干擾的動態校準機制,以進一步提高注視跟蹤的穩定性?

設計更加自然和無干擾的動態校準機制可以考慮以下幾個方面：

自動校準算法：開發自動校準算法，根據用戶的閱讀行為自動調整注視跟蹤參數。這可以通過持續監測用戶的注視位置和行為模式來實現，無需用戶主動參與。

基於內容的校準：利用文本內容的特徵進行校準。例如，在用戶閱讀特定段落時，系統可以根據該段落的結構和特徵自動調整注視跟蹤的參數，以提高準確性。

使用隱性校準信號：在用戶進行線性閱讀時，系統可以利用用戶的注視模式作為隱性校準信號。當用戶的注視偏離預期位置時，系統可以自動進行微調，而不需要用戶的干預。

用戶友好的提示：在必要時，系統可以提供輕微的視覺提示，提醒用戶進行校準，而不會打斷他們的閱讀體驗。這樣可以在不影響用戶專注的情況下，保持注視跟蹤的穩定性。

通過這些策略，可以設計出更加自然和無干擾的動態校準機制，進一步提高RT 2H的注視跟蹤穩定性。