一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法及系统，该方法的步骤包括：将显示界面进行维度匹配，将界面内包含的可选目标用目标集合表示；获取一选择落点，根据该选择落点计算目标集合内每个可选目标被选中的概率，得到概率集合；将概率集合中的最大概率对应的可选目标作为最终选中的目标。本发明专利技术针对移动目标选择任务，建立一个目标选择的落点分布模型，进而通过该模型对移动目标选择进行矫正，实现此类交互任务效率的提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法及系统
本专利技术属于计算机图形用户界面领域，具体涉及一种图形用户界面中针对移动目标的辅助选择方法及系统。
技术介绍
近年来，计算机游戏、交通控制显示系统和视频监视系统等具有动态内容的交互系统越来越随处可见，虚拟现实(VirtualReality，VR)和增强现实(AugmentedReality，AR)技术则进一步丰富了这种动态和快速变化交互场景下的内容。在这种具有动态内容的用户界面中包含着大量移动目标，对移动中的目标选择是普遍且具有挑战的，用户需要在不断追踪目标的同时计划按下按钮对目标进行捕获(参考文献：KhaladHasan,ToviGrossmanandPourangIrani."Cometandtargetghost:techniquesforselectingmovingtargets"InProceedingsoftheSIGCHIConferenceonHumanFactorsinComputingSystems.2011,839-848.)，这种看似简单的运动实际上对人类的感知控制协调系统提出了很高的要求，与静止的目标选择相比，移动目标选择要的时间更长且更容易出现错误(参考文献：RezaShadmehr,MauriceA.SmithandJohnW.Krakauer."ErrorCorrection,SensoryPrediction,andAdaptationinMotorControl"AnnualReviewsofNeuroscience.2010,33(1),89-108.)。为了解决这一问题，研究者们设计了许多新的交互技术用于辅助移动目标选择，这些技术通过增大光标的激活区域或者除去目标的移动速度的手段，实现目标选择的效率提升。比如KhaladHasan等人提出的Comet技术，它给移动的目标增加了一个彗星尾巴，让用户更容易点选，他们同样提出了TargetGhost技术，让移动目标生成一个临时的静止替身，用户通过选择静止替身实现移动目标选择(参考文献：KhaladHasan,ToviGrossmanandPourangIrani."CometandTargetGhost:TechniquesforSelectingMovingTargets"InProceedingsoftheSIGCHIConferenceonHumanFactorsinComputingSystems.2011,839-848.)，另外一种更为直接的方法是Hold技术(参考文献：AbirAlHajri,SidneyFels,GregorMillerandMichaelIlich.MovingTargetSelectionin2DGraphicalUserInterfaces.InProceedingsoftheInternationalConferenceonHumanComputerInteraction.2011,141-161.)，它暂时让整个用户界面暂停，在暂停状态下再次点击目标进行选择。尽管这些技术取得了很大的成功，但它们也存在许多问题，例如对界面显示进行了修改或者需要额外的用户操作。用户表现(或用户绩效)是图形用户界面研究中的主要方面，对于目标选择任务，用户表现主要包括任务完成时间、错误率和选择落点三种用户表现。许多研究工作对这些用户表现进行了建模，例如Fitts'Law(参考文献：PaulMFitts.TheInformationCapacityoftheHumanMotorSysteminControllingtheAmplitudeofMovement.Journalofexperimentalpsychology,1954,47(6),381-391.)是目标选择的完成时间模型，Wobbrock等人对Fitts'Law进行推导，得到了目标选择的错误率模型(参考文献：JacobO.Wobbrock,EdwardCutrell,SusumuHaradaandI.ScottMacKenzie.AnErrorModelforPointingbasedonFitts'law.InProceedingsoftheSIGCHIConferenceonHumanFactorsinComputingSystems.2008,1613-1622.)，MacKenzie对目标选择的落点进行了统计描述，并阐明了其与目标大小之间的关系(参考文献：I.ScottMacKenzie.Fitts'LawasaResearchandDesignToolinHuman-ComputerInteraction.Human-ComputerInteraction.1992,7(1),91-139.)。然而，上述这些模型，都是关于静止目标的，它们无法解析用户在移动目标选择任务中的表现，我们也无法利用它们设计移动目标选择技术，找到一个新的针对移动目标选择的用户表现模型，对理解用户在移动目标选择任务中的表现，并开发新型移动目标选择技术有着重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法及系统，针对移动目标选择任务，建立一个目标选择的落点分布模型，进而通过该模型对移动目标选择进行矫正，实现此类交互任务效率的提升。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法，其步骤包括：将显示界面进行维度匹配，将界面内包含的可选目标用目标集合表示；获取一选择落点，根据该选择落点计算目标集合内每个可选目标被选中的概率，得到概率集合；将概率集合中的最大概率对应的可选目标作为最终选中的目标。进一步地，将显示界面进行维度匹配，是指将界面内容、目标定义和所处空间匹配为一维、二维或三维中的一种；所述界面内容包括所述可选目标，所述目标定义为用以表示可选目标的目标中心位置、目标半径及目标移动速度。进一步地，所述选择落点为与可选目标维度对应的一维、二维或三维空间中的点。进一步地，所述选择落点采用相对于可选目标的局部坐标系，是以可选目标的中心为原点、以可选目标的速度方向为x轴正方向的右手直角坐标系。进一步地，利用贝叶斯法则计算可选目标被选中的概率。进一步地，贝叶斯法则中的先验概率为可选目标数目的倒数，似然函数为用于计算选择落点属于一可选目标的概率的高斯概率密度函数，归一化常数用于保证总概率合为1。进一步地，所述高斯概率密度函数的均值μx和标准差σx由移动目标落点分布模型给出；在一维情况下，该移动目标落点分布模型为：μx＝a+bVx+cR，其中，Vx和R为可选目标的速度和半径，a、b、c、d、e、f、g为常数；在二维和三维情况下，该移动目标落点分布模型为：μx＝a+bVx+cR，μy＝μz＝0，σy＝σz＝i+jR+kσx其中，Vx和R为可选目标的速度和半径，a、b、c、d、e、f、g、i、j、k为常数。进一步地，所述常数根据经验数据拟合得到，步骤包括：将显示界面进行维度匹配，指定一目标半径和移动速度作为实验条件；将初始显示界面呈现给用户，记录用户多次选择落点位置数据，作为该实验条件下的经验数据，重复获取多个实验条件下的经验数据；所述选择落点符合正太本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法，其步骤包括：将显示界面进行维度匹配，将界面内包含的可选目标用目标集合表示；获取一选择落点，根据该选择落点计算目标集合内每个可选目标被选中的概率，得到概率集合；将概率集合中的最大概率对应的可选目标作为最终选中的目标。

【技术特征摘要】
1.一种基于用户表现模型矫正的移动目标选择方法，其步骤包括：将显示界面进行维度匹配，将界面内包含的可选目标用目标集合表示；获取一选择落点，根据该选择落点计算目标集合内每个可选目标被选中的概率，得到概率集合；将概率集合中的最大概率对应的可选目标作为最终选中的目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将显示界面进行维度匹配，是指将界面内容、目标定义和所处空间匹配为一维、二维或三维中的一种；所述界面内容包括所述可选目标，所述目标定义为用以表示可选目标的目标中心位置、半径及移动速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择落点为与可选目标维度对应的一维、二维或三维空间中的点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择落点采用相对于可选目标的局部坐标系，是以可选目标的中心为原点、以可选目标的速度方向为x轴正方向的右手直角坐标系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用贝叶斯法则计算可选目标被选中的概率。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述贝叶斯法则中的先验概率为可选目标数目的倒数，似然函数为用于计算选择落点属于一可选目标的概率的高斯概率密度函数，归一化常数用于保证总概率合为1。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述高斯概率密度函数的均值μx和标准差σx由移动目标落点分布模型给出；在一维情况下，该移...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄进，李念龙，田丰，王宏安，
申请(专利权)人：中国科学院软件研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11