arXiv:2411.11768cs.HCcs.AI2024-11被引 1
用眼球追踪动态调整本体映射可视化，提升个人化浏览体验。
AdaptLIL: A Gaze-Adaptive Visualization for Ontology Mapping
- 基于眼球追踪实时调整列表式本体映射的视觉呈现。
- 仅通过用户注视位置，精准控制图形叠加层的显示与隐藏。
- 适合需要高效理解复杂本体关系的研究者与系统设计师。
本文介绍 AdaptLIL，一种基于眼球追踪的实时自适应链接缩进列表本体映射可视化系统。该系统通过实时系统、深度学习与网页开发技术的多模态融合，仅依据用户的注视位置，对个体用户在链接缩进列表形式的本体可视化中进行成对映射的图形叠加（适应）操作，有效减少冗余视觉干扰，提升个性化信息获取效率。
原文摘要 · Abstract (English)
This paper showcases AdaptLIL, a real-time adaptive link-indented list ontology mapping visualization that uses eye gaze as the primary input source. Through a multimodal combination of real-time systems, deep learning, and web development applications, this system uniquely curtails graphical overlays (adaptations) to pairwise mappings of link-indented list ontology visualizations for individual users based solely on their eye gaze.
本体映射眼动追踪可视化
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