• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Raw 2009 -THE ROLE OF LATEST FIXATIONS ON ONGOING VISUAL SEARCH  A MODEL TO EVALUATE THE SELECTION MECHANISM
 

Raw 2009 -THE ROLE OF LATEST FIXATIONS ON ONGOING VISUAL SEARCH A MODEL TO EVALUATE THE SELECTION MECHANISM

on

  • 124 views

The aim of the study is to understand the selection process, that modulates the exploration mechanism, during the execution of a high cognitively demanding task. The main purpose is to identify the ...

The aim of the study is to understand the selection process, that modulates the exploration mechanism, during the execution of a high cognitively demanding task. The main purpose is to identify the mechanism competition mechanism between top-down and bottom-up. We developed an adaptive system trying to emulate this mechanism.

Statistics

Views

Total Views
124
Views on SlideShare
124
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Raw 2009 -THE ROLE OF LATEST FIXATIONS ON ONGOING VISUAL SEARCH  A MODEL TO EVALUATE THE SELECTION MECHANISM Raw 2009 -THE ROLE OF LATEST FIXATIONS ON ONGOING VISUAL SEARCH A MODEL TO EVALUATE THE SELECTION MECHANISM Document Transcript

    •  DISCUSSIONCONCLUSION INTRODUCTIONBACKGROUND OBJECTIVEMETHODS Signal Processing & Mathematical MethodFor each target (letter and number) on sTMTB we defined a region of interest (ROI)  and  we  evaluated  how  human  direct  next  exploration  according  to  latest  fixations distribution.Direction made versus previous fixations (DEMAXFIX)Saccade planning respect to previous exploration was calculated by a modified direction error expressed as the distance  from direction made  by saccade and the fixations distribution for each ROI: max df= o* - max(f*) where f* is the radial fixations distribution around the ROI. For 8PS model the distribution is expressed as a vector: F* = {f*1… f*8}wheref*i=∑ϕjiand ϕji is 1 if exist a fixations j in direction i. Direction made versus previous fixations trend (DEMAXFIX(T))We consideredonly the fixations made on last T millisecond:max df(∆T)= o* - max(F*) Subjects22 subjects (12 female and 10 male) aged 25-40 are trained by a psychologist on the TMTB test. Subject were seated at viewing distance of 78cm from a 32”   color monitor (51cmx31cm).  Eye position was recorded using ASL 6000 system, which consists of a remote-mounted camera sampling pupil location  at  240Hz.  A  9-point  calibration  and  3-point  validation procedure was repeated several times to ensure all recordings had a  mean  spatial  error  of  less  than  0.3°.  Data  was  controlled  by Pentium4 3GHz computer acquiring signal by fast UART serial port.Head movement was restricted using a chin rest. Subjects were organized in two group: subjects doing the simplified trial  making  test  and  subjects  performing  the  Masket-E  trial.  The two tests were repeated in different sessions per each subject and using different geometries. The geometry maximizing the difference on  sequencing  ability  between  STMTB  and  ET  was  presented  in this poster because represents the best case where geometry bias should be considered absent.   RESULTSEye tracking & Vision Applications Lab (EVA Lab) Department of Neurological Neurosurgical and Behavioral ScienceUniversity of Siena, Italy THE ROLE OF LATEST FIXATIONS ON ONGOING VISUAL SEARCH A MODEL TO EVALUATE THE SELECTION MECHANISM Giacomo Veneri, Pamela Federighi,Francesca Rosini, Elena Pretegiani, Antonio Federico, Alessandra Rufa Visual search is an activity that enable humans to explore the real world. It depends from sensory, perceptual and cognitive processes. Given the visual input, during visual search, it’s necessary to select some aspects of input in order to move to next location. The aim of the study is to understand the selection process, that modulates the exploration mechanism, during the execution of a high cognitively demanding task such as a simplified trial making B test (sTMTB). The sTMTB  is a neuropsychological instrument when number and letters should be connected each other in numeric and alphabetic order (1-A-2-B-3-C-4-D-5-E).The aim of the study is to understand the selection process, that modulates the exploration mechanism, during the execution of a high cognitively demanding task. The main purpose is to identify the mechanism competition mechanism between top-down and bottom-up. We developed an adaptive system trying to emulate this mechanism.Delta Direction versus Previous Fixations Model Machine versus Human (peripheral vision inhibited)Findings  We found that subject tends to direct the gaze far from latest fixations (break away from fixations - BAF). The significant difference between STMTB and ET on DEMAXFIX and the trend depicted on Figures suggest that on a free exploration (bottom-up driven) such as ET an exploration guided by latest fixations is preferred; in a top-down driven model of visual search this mechanism is still preserved but significantly reduced. Actually it’s seems plausible that only recent information (latest fixations) contribute to guide visual search confirming, the hypothesis proposed by Watson and Humphreys (Watson &  Humphreys 1997) that new elements are more interesting than old elements. Subjects were able to make the sequence correctly; we argued that bottom-up versus top-down competition influences only efficiency. The hypothesis was confirmed by the correlation between DEMAXFIX and time to find target (time ROI to next target ROI). We compared the model with a completely random exploration and We found significant differences among tasks and a correlation between the efficiency (time elapsed) to explore the task and the ability to inhibit the BAF.We propose that visual exploration is modulated by a  competition mechanism and changes together  with the following two factors: 1)The command constraint  (goal-driven) which is modulated by the image salience  versus BAF. 2) The selection mechanism that drives this competition. Further works will be directed to evaluate the relation between the BAF and the inhibition of return.Pnext target = P baf (t) | P allocation (t)The Trial making Task Part B : the subject is required to connect 1-A-2-B-3-C-4-D-5-E.Masket E trial: the subject is looking for E right oriented.The proposed model. On the upper part  of figure the BAF component. Distribution are normalized by gaussian normal distribution. Variance of relevant allocation component  is reducing during  search. DEMAXFIX (T) of STMTB DEMAXFIX (T) of ETIn order to test an overall validity of the model, we calculated for each test the DEMINFIX(T) – DEMINFIX and the DEMAXFIX(T) – DEMAXFIX.Figures show that saccade direction take in consideration mainly fixations of last 1000ms (1s). 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000100200300400500600700100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000100200300400500600700Number of visited ROI during exploration made by the proposed model and by normal subject with peripheral vision inhibited.  The graph shows that model with BAF is more stable and efficient.