基于Vague集的人機(jī)界面布局眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)

鄧　麗, 余隋懷，陳　波

(1. 西南石油大學(xué) 石油天然氣裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 四川 成都 6105002. 西北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)研究所, 陜西 西安 710072)

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基于Vague集的人機(jī)界面布局眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)

鄧麗1,2, 余隋懷2，陳波1

(1. 西南石油大學(xué) 石油天然氣裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 四川 成都 6105002. 西北工業(yè)大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)研究所, 陜西 西安 710072)

為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確客觀的人機(jī)界面布局評(píng)價(jià),提出了一種基于Vague集的人機(jī)界面布局眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)方法.首先,以注視軌跡、注視點(diǎn)數(shù)量、注視時(shí)間和瞳孔直徑四項(xiàng)參數(shù)構(gòu)建了人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.然后,一方面將定性指標(biāo)通過(guò)不確定語(yǔ)言評(píng)價(jià)形式轉(zhuǎn)化為Vague數(shù)；另一方面基于優(yōu)屬度矩陣求出各布局方案的支持、反對(duì)、中立指標(biāo)集,將定量指標(biāo)表示為Vague數(shù),共同構(gòu)建了Vague集評(píng)價(jià)矩陣.最后,提出基于Vague數(shù)距離和優(yōu)劣點(diǎn)法的評(píng)價(jià)方法,對(duì)人機(jī)界面布局方案進(jìn)行了排序.以石油鉆機(jī)司鉆控制臺(tái)人機(jī)界面布局方案評(píng)價(jià)為例,驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性和有效性.

眼動(dòng)追蹤； Vague集； 人機(jī)界面布局； 評(píng)價(jià)

人通過(guò)五官獲取外界信息,其中視線具有自然性、直接性和雙向性等特點(diǎn),因此大約有80%的信息是通過(guò)眼睛獲得的.人機(jī)界面是人與機(jī)器互相傳遞信息的媒介,它的布局設(shè)計(jì)直接關(guān)系到人機(jī)關(guān)系的合理性與人機(jī)交互的效率.傳統(tǒng)的人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)通常通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、用戶訪談、觀察、專家評(píng)估等手段,這些方法大多通過(guò)調(diào)查對(duì)象的主觀回憶來(lái)重構(gòu)人機(jī)交互的思維活動(dòng),受經(jīng)驗(yàn)、文化、背景、偏好、認(rèn)知差異等個(gè)體因素影響,在調(diào)查結(jié)果的客觀性方面存在一定的缺陷.眼動(dòng)追蹤技術(shù)可以在人機(jī)交互的過(guò)程中檢測(cè)到人的實(shí)時(shí)眼球運(yùn)動(dòng),不僅采樣精確,而且不會(huì)對(duì)被試者行為產(chǎn)生干擾.通過(guò)跟蹤被試者在觀察人機(jī)界面時(shí)的視線運(yùn)動(dòng)軌跡等指標(biāo),為評(píng)價(jià)人機(jī)界面布局提供客觀的、可量化的交互進(jìn)行中的數(shù)據(jù).

視覺(jué)的注視與大腦的認(rèn)知活動(dòng)密切相關(guān)[1].眼動(dòng)追蹤技術(shù)早期應(yīng)用于視覺(jué)行為與認(rèn)知活動(dòng)的心理學(xué)領(lǐng)域,研究認(rèn)知加工的心理機(jī)制[2].目前應(yīng)用越來(lái)越廣泛,涉及網(wǎng)頁(yè)測(cè)試、廣告評(píng)估、人機(jī)交互研究、產(chǎn)品可用性評(píng)估等多個(gè)領(lǐng)域[3].劉青等[4]采用眼動(dòng)跟蹤技術(shù)評(píng)估了輕軌站臺(tái)界面可用性.李珍等[5]通過(guò)眼動(dòng)追蹤獲取產(chǎn)品用戶需求.戚彬等[6]將眼動(dòng)追蹤技術(shù)運(yùn)用于產(chǎn)品形態(tài)仿生設(shè)計(jì).Manhartsberger和Zellhofer[7]提出將眼動(dòng)追蹤技術(shù)用于可用性測(cè)試,尤其是對(duì)于商業(yè)廣告,掃視路徑和熱點(diǎn)圖等可以直觀獲取用戶感興趣的區(qū)域.pakov和Miniotas[8]研究了通過(guò)熱點(diǎn)圖實(shí)現(xiàn)眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)可視化的方法.Wooding[9]提出了三維熱點(diǎn)圖的繪制方法.Goldberg和Kotval[10]通過(guò)眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)了預(yù)先設(shè)計(jì)的優(yōu)劣兩種人機(jī)界面,比較了眼睛運(yùn)動(dòng)位置、掃視路徑、注視時(shí)間等參數(shù),結(jié)果表明優(yōu)秀的界面設(shè)計(jì)可提高搜索效率.可見(jiàn),眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生大量的眼動(dòng)數(shù)據(jù),如注視時(shí)間、注視頻率等單項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果；或者將眼動(dòng)數(shù)據(jù)以可視化的方式直觀呈現(xiàn),如眼動(dòng)軌跡圖、熱點(diǎn)圖等輔助評(píng)價(jià)布局方案.因此,人機(jī)界面布局的眼動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)具有定量和定性的混合特性,而且部分指標(biāo)具有模糊性和不確定性.

由于眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)不能得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,因此,本文借鑒求解多屬性決策問(wèn)題的方法,基于Vague集理論,提出一種人機(jī)界面布局眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)的新方法.Vague集同時(shí)考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度三方面信息[11],符合人的思維特性,能充分表達(dá)評(píng)價(jià)者的決策意圖.分析眼動(dòng)信息,提取注視軌跡、注視點(diǎn)數(shù)量、注視時(shí)間和瞳孔直徑四項(xiàng)眼動(dòng)指標(biāo)構(gòu)建人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.通過(guò)Vague集分別表征定性和定量指標(biāo),建立Vague集決策矩陣.基于多屬性決策理論中的優(yōu)劣點(diǎn)法,根據(jù)各人機(jī)界面布局方案定性與定量指標(biāo)值到最優(yōu)點(diǎn)和最劣點(diǎn)的距離對(duì)其進(jìn)行排序.最后,以石油鉆機(jī)司鉆控制臺(tái)人機(jī)界面布局設(shè)計(jì)方案的眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)為例證明了所提方法的有效性,該方法能為人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)提供可靠的數(shù)據(jù)支持,避免主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)的影響.

1　Vague集基本理論

對(duì)于Vague集V，當(dāng)U是連續(xù)的時(shí)候，記作

(1)

當(dāng)U是離散的時(shí)候，記作

(2)

2　眼動(dòng)追蹤的評(píng)價(jià)指標(biāo)

眼動(dòng)的基本形式有注視、眼跳和追隨運(yùn)動(dòng)三種[13].這3種眼睛運(yùn)動(dòng)形式都是為了將要注意的刺激物成像于中央?yún)^(qū)域，以便形成清晰的圖像，眼動(dòng)的最終目的在于選擇信息.眼動(dòng)追蹤是指通過(guò)眼動(dòng)追蹤監(jiān)視器記錄眼睛的運(yùn)動(dòng)和在可視點(diǎn)上最活躍的區(qū)域，通過(guò)度量凝視點(diǎn)或者測(cè)量眼球運(yùn)動(dòng)過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)眼球運(yùn)動(dòng)的追蹤.

通過(guò)測(cè)量眼睛注視點(diǎn)的位置，眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，主要有注視點(diǎn)、注視點(diǎn)數(shù)量、注視時(shí)間、注視次數(shù)、瞳孔直徑、眼跳時(shí)間、眨眼時(shí)間、眨眼次數(shù)、眨眼頻率等，這些數(shù)據(jù)有各自的適用范圍.在觀察人機(jī)界面時(shí)，眼動(dòng)的目的在于捕捉和加工視覺(jué)信息.因此，選擇注視軌跡、注視點(diǎn)數(shù)量、注視時(shí)間和瞳孔直徑四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析.

1)注視軌跡.

被試者在實(shí)驗(yàn)設(shè)定的時(shí)間內(nèi)觀察人機(jī)界面圖片，記錄注視點(diǎn)位置、注視停留時(shí)間和位置移動(dòng)順序，按順序描繪注視點(diǎn)形成視線軌跡.注視軌跡反映了被試者的注視點(diǎn)在人機(jī)界面興趣區(qū)之間的轉(zhuǎn)換，如果注視點(diǎn)形成的路徑與人的視覺(jué)邏輯一致，說(shuō)明人機(jī)界面布局合理.

2)注視點(diǎn)數(shù)量.

人機(jī)界面某個(gè)區(qū)域的注視點(diǎn)數(shù)量反映了被試者對(duì)該區(qū)域的關(guān)注程度.在一定的任務(wù)時(shí)間內(nèi)，注視點(diǎn)越多，表明被試者需要花費(fèi)越多的注意力與精力搜索人機(jī)界面信息.注視點(diǎn)數(shù)量與搜索效率成反比，如果注視點(diǎn)數(shù)量越多，則搜索效率越低，說(shuō)明人機(jī)界面布局不合理.

3)注視時(shí)間.

注視時(shí)間反映了被試者從人機(jī)界面提取信息的難度.如果被試者對(duì)人機(jī)界面某個(gè)區(qū)域的凝視時(shí)間越長(zhǎng)，說(shuō)明對(duì)該區(qū)域的信息獲取困難，信息提取的效率越低，同時(shí)間接說(shuō)明人機(jī)界面布局不甚合理.

4)瞳孔直徑.

瞳孔直徑是感知視覺(jué)負(fù)荷變化的敏感指標(biāo)，反映了被試者的腦力負(fù)荷與心理狀態(tài).隨著人機(jī)界面信息量的增大或被試者緊張程度的提高，瞳孔擴(kuò)大；當(dāng)任務(wù)難度增加或被試者到達(dá)一定疲勞程度之后，瞳孔縮小.瞳孔直徑大小與人機(jī)界面反映的信息量成正比.

基于以上分析，設(shè)有m個(gè)待評(píng)價(jià)的人機(jī)界面布局方案，記為集合H={H1，H2，…，Hm}，有n個(gè)眼動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，記為集合P={P1，P2，…，Pn}，每個(gè)方案在每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)值記為aij(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)，建立如下評(píng)價(jià)矩陣：

(3)

式中aij是不確定語(yǔ)言或者精確數(shù)值.

3　基于Vague集TOPSIS法的眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)

3.1定性指標(biāo)的Vague值表示

“注視軌跡”指標(biāo)通過(guò)視覺(jué)軌跡與視覺(jué)邏輯的匹配情況反映布局的優(yōu)劣，評(píng)價(jià)者對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)只能定性評(píng)價(jià)，用模糊性語(yǔ)言“較好”、“較差”等描述，這些模糊語(yǔ)言需要轉(zhuǎn)換為具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)比.Vague集不僅能將不確定性的評(píng)價(jià)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)，而且還能有效處理評(píng)價(jià)者的猶豫度.

評(píng)價(jià)者采用“不確定語(yǔ)言(猶豫度)”的形式評(píng)價(jià)人機(jī)界面布局[14]，即Lij(πij)，其中，Lij(0≤Lij≤1)表示不確定語(yǔ)言標(biāo)度值，πij(0≤πij≤1)表示評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的猶豫度.預(yù)先定義不確定語(yǔ)言為5級(jí)標(biāo)度：{0.9(很好)，0.7(好)，0.5(一般)，0.3(差)，0.1(很差)}.通過(guò)式(4)將不確定語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化為Vague數(shù)，具體如表1所示.

vij=[tij,1-fij]=[Lij-απij,Lij+βπij]，

(4)

式中，α和β表示猶豫度水平，α≥0，β≥0，α+β=1.

例如，VG(0.1)表示評(píng)價(jià)者根據(jù)“注視軌跡”對(duì)于人機(jī)界面布局的評(píng)價(jià)為非常好，猶豫度為0.1，根據(jù)表1可得到對(duì)應(yīng)的Vague數(shù)[0.9-1×0.1，0.9+0×0.1]=[0.8，0.9].

表1不確定語(yǔ)言及對(duì)應(yīng)的Vague數(shù)

Table 1The uncertainty language and the corresponding Vague values

不確定語(yǔ)言Vague數(shù)α,β的值很好(VG)0.9-α×π,0.9+β×πα=1,β=0好(G)0.7-α×π,0.7+β×πα=0.5,β=0.5一般(M)0.5-α×π,0.5+β×πα=0.5,β=0.5差(P)0.3-α×π,0.3+β×πα=0.5,β=0.5很差(VP)0.1-α×π,0.1+β×πα=0,β=1

3.2定量指標(biāo)的Vague值表示

“注視點(diǎn)數(shù)量”、“注視時(shí)間”與“瞳孔直徑”三項(xiàng)定量指標(biāo)由眼動(dòng)儀配套軟件統(tǒng)計(jì)分析后以實(shí)數(shù)的形式給出.這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行規(guī)范化處理，利用優(yōu)屬度計(jì)算方法將其轉(zhuǎn)化為在[0，1]中的Vague值形式[15].

對(duì)于“注視點(diǎn)數(shù)量”與“注視時(shí)間”成本型(越小越好)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其相對(duì)優(yōu)屬度表示為

(5)

對(duì)于“瞳孔直徑”效益型(越大越好)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其相對(duì)優(yōu)屬度表示為

γij=aij/ajmax.

(6)

通過(guò)式(5)和式(6)將評(píng)價(jià)矩陣A轉(zhuǎn)換為目標(biāo)優(yōu)屬矩陣γ=[γij]m×n.

然后，確定評(píng)價(jià)者能夠接受的滿意度的下界λU和能夠接受的不滿意度的上界λL，根據(jù)矩陣γ分別求出各人機(jī)界面布局方案的支持指標(biāo)集S、反對(duì)指標(biāo)集O和中立指標(biāo)集N.

(7)

3.3構(gòu)建Vague集評(píng)價(jià)矩陣

評(píng)價(jià)指標(biāo)由定性指標(biāo)和定量指標(biāo)組成，記為C={C1，C2}，Vague集評(píng)價(jià)矩陣表示為

(8)

式中，tij表示布局方案滿足評(píng)價(jià)指標(biāo)的程度，fij表示布局方案不滿足評(píng)價(jià)指標(biāo)的程度.

3.4基于TOPSIS法的眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)

各評(píng)價(jià)指標(biāo)用Vague集表示，包含了肯定、否定和猶豫的信息，符合評(píng)價(jià)者的思維習(xí)慣，通過(guò)客觀描述來(lái)處理人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)中的不確定信息.基于TOPSIS法的眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)思路是：先選定一個(gè)正理想值和負(fù)理想值，然后計(jì)算每個(gè)布局方案到理想方案的接近度[16].接近度值越大，對(duì)應(yīng)的布局方案越好.

對(duì)一組Vague數(shù)X(i=1，2，…，m)，確定正理想值X+和負(fù)理想值X-：

(9)

(10)

(11)

計(jì)算每個(gè)布局方案定性與定量指標(biāo)值到理想值的相對(duì)貼近指數(shù)：

(12)

根據(jù)優(yōu)劣點(diǎn)法的思想，若Xi越接近X+并遠(yuǎn)離X-，則說(shuō)明其隸屬度越大而非隸屬度越小，即：μi值越大，說(shuō)明人機(jī)界面布局方案i越好.據(jù)此可對(duì)人機(jī)界面布局方案進(jìn)行優(yōu)劣排序.

4　實(shí)例分析

以石油鉆機(jī)司鉆控制臺(tái)人機(jī)界面布局方案評(píng)價(jià)為例，進(jìn)行眼動(dòng)分析實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)設(shè)備采用美國(guó)應(yīng)用科學(xué)實(shí)驗(yàn)室(AppliedScienceLaboratory，ASL)開(kāi)發(fā)的頭盔式眼動(dòng)儀，如圖1所示.ASL眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)跟蹤頻率為60Hz，系統(tǒng)采用亮/暗瞳孔技術(shù)，通過(guò)紅外線對(duì)受試瞳孔位置進(jìn)行追蹤確定其空間位置，并與呈現(xiàn)的圖片或視頻進(jìn)行疊加，確定受試者的注視區(qū)域與時(shí)間.

圖1　ASL EYE-TRAC 6眼動(dòng)儀Fig.1　ASL EYE-TRAC 6 eye tracker

4.1眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)的被試者是工業(yè)設(shè)計(jì)在校研究生，參與測(cè)試的總?cè)藬?shù)為10人，男女比例為1∶1，視力和色覺(jué)均正常.首先，被試者聽(tīng)取主試者對(duì)實(shí)驗(yàn)的說(shuō)明，了解實(shí)驗(yàn)要求和目的.其次，將被試者下巴放在托架上，佩戴頭盔，識(shí)別瞳孔，調(diào)節(jié)瞳孔位于監(jiān)視器中心，并將頭盔固定.然后，在正式實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前，進(jìn)行眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)校準(zhǔn)測(cè)試.最后，打開(kāi)實(shí)驗(yàn)樣本，開(kāi)始正式實(shí)驗(yàn).

E-prime程序控制實(shí)驗(yàn)中樣本圖片播放時(shí)間和間隔時(shí)間，ASLEYE-TRAC6眼動(dòng)儀采集被試者觀察人機(jī)界面布局圖片時(shí)的注視點(diǎn)運(yùn)動(dòng)，ASLRESULTS軟件分析得出被試者注視點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡、注視時(shí)間等參數(shù).實(shí)驗(yàn)記錄了被試者觀察5個(gè)布局方案的過(guò)程(見(jiàn)圖2)，跟蹤眼球運(yùn)動(dòng)得到了如表2所示的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù).此外，以方案2為例，根據(jù)這些數(shù)據(jù)繪制出如圖3所示的眼動(dòng)圖像，能夠清晰直觀地反映被試者的興趣所在.圖中圓點(diǎn)代表被試者視線停留時(shí)間，視線停留表明被試者正在獲取信息，圓點(diǎn)半徑大小代表注視時(shí)間長(zhǎng)短，直線代表注視點(diǎn)轉(zhuǎn)移路徑.

圖2　人機(jī)界面布局方案Fig.2　The layout scheme of human-machine interface

Xi方案注視軌跡注視點(diǎn)數(shù)量1)/個(gè)注視時(shí)間/s瞳孔直徑/像素X11M(0.2)33.8007.79169.835X22VG(0.2)28.6007.12673.596X33VG(0.1)32.7007.79077.310X44G(0.3)31.2008.52578.430X55M(0.1)35.5008.59277.511

注：1)注視點(diǎn)數(shù)量為所有被試者注視點(diǎn)數(shù)量的均值.

圖3　注視軌跡圖Fig.3　The scan path duration and length

4.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

1)根據(jù)注視軌跡圖，使用不確定語(yǔ)言值評(píng)價(jià)“注視軌跡”指標(biāo)，評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表2.然后根據(jù)式(4)將不確定語(yǔ)言值轉(zhuǎn)化表示為Vague數(shù).

v1=(C1,[0.40,0.60])，

v2=(C1,[0.70,0.90])，

v3=(C1,[0.80,0.90])，

v4=(C1,[0.55,0.85])，

v5=(C1,[0.45,0.55]).

2)根據(jù)式(5)和式(6)將“注視點(diǎn)數(shù)量”、“注視時(shí)間”與“瞳孔直徑”三項(xiàng)定量指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為目標(biāo)優(yōu)屬矩陣，

確定滿意度下界λU=0.9和不滿意度上界λL=0.85，找出各布局方案的支持指標(biāo)集、反對(duì)指標(biāo)集和中立指標(biāo)集.

S5={a3}，O5={a1,a2}，N5=φ.

確定3個(gè)指標(biāo)權(quán)重ω={0，4，0.4，0.2}，從而根據(jù)式(7)計(jì)算出5個(gè)方案的Vague估計(jì)值.

v1=(C2,[0.415,0.617])，

v2=(C2,[1.000,1.000])，

v3=(C2,[0.617,1.000])，

v4=(C2,[0.629,0.629])，

v5=(C2,[0.232,0.232]).

3)構(gòu)建Vague集評(píng)價(jià)矩陣.

4)確定方案集的正理想值X+和負(fù)理想值X-.

X+={(C1,[0.80,0.90]),(C2,[1.000,1.000])}，

X-={(C1,[0.40,0.55]),(C2,[0.232,0.232])}.

6)根據(jù)式(12)計(jì)算每個(gè)布局方案中Xi到理想值的接近度.

μ1=0.308，μ2=0.954，μ3=0.760，μ4=0.530，μ5=0.023.

根據(jù)貼近度值大小排序，即可得到人機(jī)界面布局方案優(yōu)劣排序：X2>X3>X4>X1>X5.因此說(shuō)明綜合考慮4項(xiàng)指標(biāo)，方案2符合人的視覺(jué)習(xí)慣且觀察效率較高，是最優(yōu)的布局方案，后續(xù)詳細(xì)設(shè)計(jì)應(yīng)以方案2的布局形式作為參考依據(jù).

5　結(jié)　論

信息加工在很大程度上依賴于視覺(jué).本文通過(guò)眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)測(cè)量與統(tǒng)計(jì)被試者觀察實(shí)驗(yàn)樣本時(shí)的眼動(dòng)特征,構(gòu)建了眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以注視時(shí)間、視覺(jué)軌跡等反映視覺(jué)搜索效率的眼動(dòng)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)人機(jī)界面布局優(yōu)劣.針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊性與不確定性,為了進(jìn)一步量化眼動(dòng)數(shù)據(jù),本文利用Vague集表達(dá)模糊信息的優(yōu)勢(shì),結(jié)合多屬性決策的思想,提出了基于Vague集TOPSIS法的人機(jī)界面布局眼動(dòng)追蹤評(píng)價(jià)方法,可為每一個(gè)布局方案給出一個(gè)綜合評(píng)價(jià)值,為方案評(píng)價(jià)提供客觀、可靠的數(shù)據(jù)支撐.算例表明本文方法考慮了評(píng)價(jià)者的主觀性與猶豫度,在人機(jī)界面布局評(píng)價(jià)中有較強(qiáng)的實(shí)用性,能有效避免主觀評(píng)價(jià)偏差.在實(shí)際應(yīng)用中,可根據(jù)不同評(píng)價(jià)對(duì)象,提取不同的眼動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo),運(yùn)用本文所提方法計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)值.

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Eye tracking evaluation of human-machine interface layout based on Vague set

DENG Li1,2, YU Sui-huai2, CHEN Bo1

(1. Key Laboratory of Oil and Gas Equipment, Ministry of Education, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China;2. Institute of Industrial Design, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China)

In order to realize accurate and objective evaluation of human-machine interface layout, an eye tracking evaluation method of human-machine interface layout based on Vague sets was proposed. First of all, four parameters including track, point of fixation, fixation time, and pupil diameter were taken to build the evaluation index system of human-machine interface layout. Then, on the one hand, the qualitative indexes were transformed into Vague values by uncertain linguistic evaluation form; on the other hand, based on the optimal matrix to obtain the support, oppose and neutral index sets of the layout schemes, the quantitative index would be expressed as Vague values, the Vague set evaluation matrix was built. Finally, the evaluation method based on the distance of Vague values and the optimal and inferior point method were put forward to sort the human-machine interface layout schemes. By taking the human-machine interface layout scheme evaluation of driller console on drilling rig as an example, the practicability and validity of the proposed method was verified.

eye tracking; Vague set; human-machine interface layout; evaluation

2015-09-30.

石油天然氣裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西南石油大學(xué))資助項(xiàng)目(OGE201403-23)；四川省教育廳人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)研究中心資助項(xiàng)目(GY-14YB-31).

鄧麗(1986—),女,四川簡(jiǎn)陽(yáng)人,博士生,從事計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)研究,E-mail:dengli@swpu.edu.cn．http://orcid.org//0000-0001-5635-4412

10.3785/j.issn. 1006-754X.2016.03.005

TB 47

A

1006-754X(2016)03-0222-06

本刊網(wǎng)址·在線期刊：http://www.journals.zju.edu.cn/gcsjxb