Detection of recognition errors from eye gaze behavior in sketch recognition interfaces
Çizim temelli arayüzlerde tanıma hatalarının göz hareketleri kullanılarak belirlenmesi
- Tez No: 367672
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Kalem temelli donanımlar yaygınlaştıkça, çizim temelli akıllı arayüzler de daha popüler hale gelmektedir. Bu arayüzler çizim tanıma teknolojisinden faydalanarak doğal ve verimli insan-bilgisayar etkileşimi sağlamaktadır. Fakat bütün çizim tanıma sistemleri aynı zamanda çizim tanıma hataları da yapmaktadır ve bu hataları kullanıcılar düzeltmek durumundadırlar. Bu durum kullanıcının üzerine bir düzeltme yükü bindirmektedir. Bir çizim yanlış tanındığı zaman, kullanıcı hatayı düzeltme niyetini açıkça ya da üstü kapalı bir şekilde belli etmektedir. Ardından ya çizimini yeniden yaparak ya da bir sahneye yerleştirmek istediği sembolü bir sembol listesinden seçerek hatayı düzeltmektedir. Bu çalışmada çizim tanıma hatalarını düzeltmenin yükünü hafifletmek için, kullanıcının çizim tanıma hatasını düzeltme niyetini bakış verisinden faydalanarak belirleyebilen bir sistem sunuyoruz. Kullanıcıların çizimlerin yanlış tanınması halinde gösterdikleri tepkilerin karakteristik göz hareketlerine yol açtığını gösteriyoruz. Ayrıca bu göz hareketlerinin kullanıcılar henüz düzeltmeye başlamadan önce onların düzeltme niyetlerini okumak için kullanabileceğini gösteriyoruz. Bu çalışma 3 temel katkı sağlamaktadır. İlk olarak iki farklı çizim temelli etkileşim senaryosunda göz hareketlerinin kaydedildiği ve özenle kurgulanmış bir“Wizard of Oz”(Oz büyücüsü) deney düzeneği sunuyoruz. Daha sonra kullanıcıların göz hareketlerinin nitel karakteristiklerini ifade eden bir öznitelik seti sunuyoruz. Son olarak kullanıcıların çizim tanıma hatalarını düzeltme niyetlerini %86 doğrulukla tespit edebilen bir makine öğrenmesi taslağı sunuyoruz. Bulgularımızı kalem temelli etkileşim sırasında oluşan doğal göz hareketlerinden ne kadar anlam çıkarılabileceğini gösteren ayrıntılı deneyler ve istatistik analizler ile destekliyoruz.
Özet (Çeviri)
Sketch based intelligent interfaces are gaining popularity as pen based hardware becomes more widespread. These interfaces make use of sketch recognition technology to facilitate natural and efficient interaction. Nevertheless all sketch recognition systems suffer from misrecognitions, which inflicts a correction cost on to the user. Every time a symbol gets misrecognized, the user explicitly or implicitly signals his intention to correct the error, and does so by either redrawing the symbol or selecting it from a list of alternatives. We propose a system for alleviating the cost of this two-step process by detecting users' intention to fix misrecognitions based on their eye gaze activity. In particular, we show that users' natural reaction to misrecognitions manifests itself in the form of characteristic eye gaze movement patterns. Furthermore, these patterns can be used to read users' intention to fix errors before they initiate such action. We have three main contributions. First, we present a carefully constructed Wizard of Oz setup for recording eye gaze patterns under two sketch-based interaction conditions. Then, we present a set of gaze-based features, which were designed to capture qualitative characteristics of users' eye gaze behavior. Finally, we present a framework for recognizing users' intention to fix errors, which achieves an 86% prediction accuracy. We support our findings through detailed experiments and statistical analyses, which provide further insight into how much can be inferred from eye gaze patterns that naturally emerge during pen-based interaction.
Benzer Tezler
- Detection of presentation attacks for face recognition systems
Yüz tanıma sistemlerinde yanıltma ataklarının tespiti
MEHMET FATİH GÜNDOĞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Dizel araçlarda ses analiz yöntemleri ve sürücü bilgi sistemi tasarımı ile motor arızası tespiti
Engine fault detection of diesel vehicles by sound analysis methods and driver information system design
ALI MARDAN HAMEED QUTUB
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
- Bilgisayar destekli iris tanıma
Computer based iris recognition technique
NURDAN AKHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FERRUH YILDIZ
- Göz hastalıklarının görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle otomatik tespiti
Automatic detection of eye diseases using image processing and deep learning methods
MURAT FIRAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- IMU tabanlı yürüyüş analizi
IMU based gait tracking
KAAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU