视觉搜索

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导视地图界面维度差异下的视觉搜索效率研究

设计艺术研究 DESIGN RESEARCH Vol.14 No.2 202450管乐宁 GUAN Lening 李亚军 LI Y ajun 南京理工大学，江苏南京210094 （Nanjing University of Science and T echnology，210094 Nanjing Jiangsu）11摘要：图像的维度差异会对用户的信息获取及视觉交互效率产生一定程度的影响，以导视地图界面设计为例，建立三种不同维度的地图样本，利用眼动追踪实验收集用户搜索指定目标时的眼动数据进行分析，同时基于SUS系统可用性量表收集用户主观感受数据。

结合定性与定量方法，比较分析了不同维度的地图呈现下用户的视觉搜索效率高低与规律差异，结果表明：在2D的呈现方式下，用户的综合搜索效率最高，而随着界面维度的升高，用户的搜索行为因受到透视因素干扰，综合搜索效率逐渐降低。

关键词：眼动追踪；视觉搜索；导视地图；界面设计Abstract: The dimensional difference of images will have a certain degree of impact on the user's information acquisition and visual interaction efficiency. This paper takes guide map interface design as an example, establishes map samples of three different dimensions, uses eye tracking experiment to collect the eye movement data of users searching for a speciﬁ ed target for analysis, and collects user's subjective feeling data based on the SUS system usability scale. Combining qualitative and quantitative methods, this paper compares and analyzes the user visual search efﬁ ciency and rule differences in map presentation with different dimensions. The results show that user comprehensive search efﬁ ciency is the highest in 2D presentation mode, while with the increase of interface dimension, the user's search behavior is affected by perspective factors, and the comprehensive search efﬁ ciency gradually decreases.Key words: eye tracking ； visual search ； guide map ；interface design 中图分类号：TB472 文献标识码：A doi：10.3963/j.issn.2095-0705.2024.02.011一、引言2.5D 图像作为一种具备3D 效果的二维表现手法，近年来在界面设计中饱受青睐。

实验1 视觉搜索中的非对称性

实验1 视觉搜索中的非对称性实验目的通过对开口圆和封闭圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中非对称性现象。

实验原理视觉搜索的实验范式是了解视觉注意机制的一种途径。

典型的视觉搜索任务要求被试在由干扰项和靶子组成的刺激系列中搜索靶子, 当反应时不依赖于干扰项数量变化时，为平行搜索。

最有效的搜索条件是：靶子具有单一的显特征，且干扰项都是同质的。

当反应时随干扰项数量的变化而变化时, 为低效搜索，即系列搜索。

最低效的搜索条件是：靶子和干扰项具有相同的基本特征，且干扰项是异质的。

视觉搜索的非对称现象Neisser(1963)首先发现了视觉搜索的非对称现象。

所谓视觉搜索的非对称是指:在若干个甲类项目（干扰项）中搜索一个乙类项目（靶子），与在同样的乙类项目（干扰项）中搜索一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，即出现非对称现象。

在特征搜索和联合搜索中，都存在搜索的非对称现象。

实验解释：Treisman认为，在（b）中搜索Q，只需判断画面中有无一竖线，就可作出反应，不必考虑竖线在哪个位置或与哪个圆相交。

这种搜索属前注意加工的快速过程，是以平行方式实现的。

然而，在（a）中搜索O，则需要对画面上的每个项目依次扫描，以判断哪个圆不与竖线相交，需要将注意依次集中于有关的位置。

这种搜索属集中注意阶段的慢速加工，是以系列方式实现的。

前注意阶段的加工原则是表征“特征有”，而不表征“特征无”。

颜色、运动、方向、凹面、封闭的拓扑特征，都是视觉系统进行前注意加工的基本特征，在搜索具有这些基本视觉特征的靶子时, 显示容量效应可以忽略（即进行平行加工）。

思考题：1、本实验有几种实验条件？2、你知道什么是图形的拓扑特征？能和大家讲一讲吗？3、尝试解释实验结果。

4、本实验为一教学演示实验，如果为一个真正的实验程序，你认为合理吗？应该做哪些改进？说说你的实验设计？实验报告写作要求：严格按照发表文章的格式写，包括引言、实验材料和程序、结果、讨论、参考文献等。

视觉搜索技术的发展

视觉搜索技术的发展随着人工智能的快速发展，视觉搜索技术也逐渐成为了人们研究和探索的焦点。

视觉搜索技术是指以图像为输入，通过计算机算法实现对图像的理解、分类和搜索的过程。

随着互联网上图像数据不断增加，视觉搜索技术的应用场景也更加广泛，从商品搜索到安全监控，从医学诊断到军事侦查，都有着广泛的应用。

目前，视觉搜索技术的发展主要分为以下几个方向：图像识别、图像检索、图像跟踪等。

其中图像识别是视觉搜索技术的核心方向，其实现方法主要有基于手工特征和深度学习的两种方式。

基于手工特征的图像识别算法原理是先通过预处理算法提取图片的特征信息，再通过分类器对图片进行分类。

这种方法由于需要进行手工特征选择和预处理，因此对算法工程师的专业能力要求较高，但较为成熟。

在基于手工特征的方法中，SIFT、SURF、HOG等特征点以及BoW、VLAD、Fisher Vector等描述子是比较常用的特征算法。

基于手工特征的算法其优点是精度高，不受对图像的变形等影响，但缺点是需要预处理以及对特征的选取要求比较高。

深度学习是近年来视觉搜索技术发展的重要方向。

深度学习算法以深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）为主要构成元素，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已经成为主流的图像识别模型。

CNN通过卷积层、池化层、全连接层等模块构成，有效地提取并表示出图像的特征信息。

受益于深度学习的思想和算法，图像识别的精度和效率得到极大的提高，特别是在大规模数据训练和端到端的模型训练等算法上，深度学习具有明显优势。

除了图像识别外，图像检索也是视觉搜索技术的重要应用方向。

图像检索是指通过一个参考图像，在数据库中检索出与之相似的一批图像。

图像检索常用的方法有基于内容的图像检索和基于用户反馈的图像检索两种。

基于内容的图像检索是指通过分析图像的内容信息，将图像转化为一个具有语义信息的特征向量，然后通过比较向量的相似性，来检索出相似的图像。

视觉搜索范式流程

视觉搜索范式流程
一、实验设计阶段
1.确定实验目的
（1）确定视觉搜索实验的具体研究目的
2.制定实验方案
（1）设计实验的基本结构和流程
（2）确定实验中所使用的视觉搜索任务类型
二、实验材料准备
1.选择实验材料
（1）确定实验中所使用的图像或视频材料
2.处理实验材料
（1）对实验材料进行预处理，如裁剪、压缩等
三、实验设置阶段
1.确定实验条件
（1）确定实验的不同条件，如目标特征、背景等
2.设定实验参数
（1）设定实验中的各项参数，如目标大小、复杂度等四、实验执行阶段
1.实验指导
（1）给被试说明实验任务和操作流程
2.实验进行
（1）让被试按照实验要求进行视觉搜索任务3.数据记录
（1）记录被试的搜索反应时间和准确率等数据
五、数据分析阶段
1.数据清洗
（1）对实验数据进行清洗和筛选
2.数据处理
（1）进行数据统计和分析
3.结果解读
（1）分析实验结果，得出结论和解释
六、实验总结阶段
1.总结实验结果
（1）总结实验的主要发现和结果
2.讨论和展望
（1）分析实验的局限性和改进空间
（2）展望未来的研究方向。

视觉搜索中非对称图形实验报告

视觉搜索中的非对称性实验报告10心理学一班陆洋100305054014 摘要：本实验主要是验证被试在进行视觉搜索的过程中，封闭圆与开口圆分别为靶子时，被试的反应时间的不同，以及对两种情况下封闭与开口程度不同的时候，对靶子的反应时间长短的影响关键词：视觉搜索、靶子、开口圆、封闭圆引言：本实验通过对封闭圆和开口圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中的非对称性现象非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。

也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。

非对称搜索是指在甲项目中搜索乙项目或在乙项目中搜索甲项目所用的时间不一样。

关于非对称性搜索，Treisman八十年代以来做了很多相关实验，其中，在以三角形和角分别为靶项目的实验中，搜索三角形所用的时间小于搜索角所用的时间。

这在一定程度上暗示了封闭性的拓扑性质是前注意加工的特征。

而ulesz（1981）根据他的质地分离实验结果否定封闭性是前注意加工的特征。

他认为自由线段的终端或终端子（terminater）是前注意加工的特征。

直线与角都有两个终端子，而三角形没有终端子。

如果要用终端子来说明上述三角形和角的搜索非对称性，那就意味着，从有终端子的干扰项中搜索无终端子的靶子要快于相反的条件。

而Treisman在以封闭圆和开口圆作为靶项目的实验中，搜索封闭圆要比开口圆慢。

这似乎否认了封闭性的拓扑性质是前注意加工的特征。

Treisman对于这两个互相矛盾的实验结果的解释是：设想三角形可能在某个其他的简单特征上有别于角或线段。

开口圆具有的线段终端可在前注意阶段被觉察，因此开口圆可被快速搜索；而封闭性可看作封闭程度的连续体，可在不同程度上被封闭圆和开口圆共有，当二者差别大时（开口比例为1/2），封闭圆较易搜索，而开口小时搜索就慢。

40个实验范式

1.快速序列视觉呈现任务(rapid serial visual presentation task, RSVP )在快速序列视觉呈现任务中，给被试呈现一系列视觉序列刺激，每个序列包括大约20个刺激(字母，词语，数字，图片等)，呈现速率为每秒6-20个刺激。

序列中通常包括两个靶刺激，其余的为分心刺激。

在某些情况下，为突出靶刺激，常以不同于其他项目的颜色或形态呈现。

每个刺激物呈现在计算机屏幕上的同一位置，前一个消失后出现下一个刺激，每个刺激呈现时间相等，约100ms左右。

第一个靶子(T1)出现位置大约在第4至第11位，第二个靶子(T2)出现在T1后的第一个位置(Lag 1)至第9个位置(Lag 9) o RSVP分为单任务和双任务。

在单任务中，要求被试忽略T1而正确识别T2，这时对每个位置的T2判断正确率在95%以上(Shapiro }Caldwell&Sorensen} 1997)。

双任务要求被试正确判断T1,并且正确判断T2。

当T2出现在T1后200-SOOms时间间隔时(Lag 2至Lag 5)对识别T2的正确率显著降低了，即注意瞬脱(attentional blink, AB)现象。

图1-3呈现了RSVP一个序列的示例。

目前，认知加工的两阶段模型通常用来解释双任务中发生的注意瞬脱现象。

该模型认为，对一个刺激的加工包括两个阶段:第一阶段是平行加工阶段，即序列中的所有分心物和靶子都得到最初的察觉和编码，为下一阶段的加工做准备;第二阶段是系列加工阶段，只有被要求识别的项目才能进入这一阶段。

在第二阶段的加工过程中，T1, T2被精细加工，并且被转移巩固进入短时记忆中。

由于短时记忆的容易有限，在给定时间中只能对有限刺激进行加工。

因此，只有T1的系列加工完成了，才能对T2进行系列加工。

当T2出现在T1后200-SOOms间隔内，由于T1的系列加工还未完成，所以T2被延迟在平行加工阶段，得不到精细加工，所以对T2判断的正确率下降，注意瞬脱现象产生了(Chun & Potter, 1995;张明&王凌云，2009)。

视觉注意与视觉搜索机制之间的关系

视觉注意与视觉搜索机制之间的关系视觉注意和视觉搜索是人类视觉系统中两个重要的认知过程，它们在感知和信息处理中起着至关重要的角色。

视觉注意是指人们在感知过程中选择性地关注特定的信息，以快速处理感知输入；而视觉搜索是一个目标驱动的过程，人们通过搜索特定目标物体或特征来获取所需信息。

虽然视觉注意和视觉搜索有时会被认为是相互独立的过程，但事实上它们之间存在密切的关系。

视觉注意和视觉搜索机制之间的关系可以从不同的角度来理解。

首先，视觉注意可以调控视觉搜索的效率。

视觉搜索是一个耗时的过程，而视觉注意能够通过调整注意的焦点和范围来改变搜索的效率。

通过引导注意流向目标物体或特定区域，我们可以更快速地检测到目标，提高搜寻效率。

例如，在一个视觉搜索任务中，如果目标是一个红色的圆圈，而背景是绿色的正方形，我们会更容易、更快速地找到目标，因为我们的注意被引导到红色和圆形特征上。

因此，视觉注意在视觉搜索中起到了关键的作用，能够提高搜索的准确性和效率。

其次，视觉搜索可以引发视觉注意的调控。

视觉搜索通常涉及到对目标的主动寻找，而这个寻找的过程会引发视觉注意的调控。

当我们主动寻找目标时，我们会注意到我们感兴趣的特定特征，例如目标的颜色、形状或方向。

这就意味着我们的视觉注意会根据搜索目标的特征进行调整，以快速检测到目标。

例如，如果我们要找到一个绿色的三角形，我们会主动关注绿色和三角形特征，而忽略其他无关的信息。

因此，视觉搜索可以触发视觉注意的调控，帮助我们更好地定位感兴趣的目标。

此外，视觉注意和视觉搜索还可以相互协调，共同作用。

在复杂的视觉环境中，我们需要同时处理多个信息和目标。

视觉注意和视觉搜索的协调作用可以帮助我们有效地选择性处理感兴趣的信息，并忽略其他无关的干扰。

这种协调作用可以在不同层次上发生。

例如，视觉搜索可以引发局部的视觉注意，选择性地关注目标的特征；而视觉注意可以引导全局的视觉搜索，在整个视野范围内寻找目标。

通过视觉注意和视觉搜索的协调作用，我们能够更快速、准确地处理视觉输入，提高感知和认知的效率。

视觉搜索中的非对称性实验报告

视觉搜索中的非对称性实验报告1.引言非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。

也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。

Neisser (1963) 首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。

典型的搜索非对称的实验由Treisman 设计。

Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。

Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。

以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。

实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。

总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。

本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。

2.方法2.1 被试某师范大学心理学院本科生19名。

2.2器材计算机及PsyTech心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。

2.3实验材料：靶子：开口圆或封闭圆。

开口大小：三种，1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例）。

画面大小：干扰项的数目，1个、6个、12个。

2.4实验设计采用3×3×2×2的组内设计。

自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1，A2=6，A3=12；自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2，B2=1/4，B3=1/8；自变量三：是否开口C，其中C1=开口圆，C2=闭口圆；自变量四：有无靶子D；其中D1=有靶子，D2=无靶子。

因变量为反应时间。

视觉搜索的名词解释

视觉搜索的名词解释视觉搜索，顾名思义，是一种通过观察和解读视觉图像进行搜索的方式。

它是人工智能(AI)领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和识别图像中的内容，并根据此内容提供相关信息或结果。

随着技术的不断发展，视觉搜索正逐渐成为人们实现自然、便捷的信息检索方式之一。

视觉搜索主要依赖于计算机视觉技术的进展，该技术旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像。

在视觉搜索中，计算机需要通过图像识别、内容分析和语义理解等技术来识别图像中的对象、场景、颜色等特征，并将这些信息与用户的查询进行匹配，从而提供最符合要求的搜索结果。

为了实现视觉搜索，计算机需要经过一系列步骤。

首先，它需要对图像进行预处理，包括图像的降噪、去除不相关的背景信息等。

然后，计算机会使用图像识别技术来提取图像中的关键特征，例如物体的形状、颜色、纹理等。

接下来，计算机会将这些特征与事先建立的图像数据库进行比对，并找出与查询最相似的图像。

最后，计算机会基于相似度排序搜索结果，并将最相关的图像展示给用户。

视觉搜索的应用非常广泛。

其中之一是在电子商务行业的商品搜索中。

企业和消费者可以使用视觉搜索来查找他们感兴趣的商品。

例如，当用户看到一件喜欢的服装或鞋子时，可以通过拍摄或上传相应的图像，然后使用视觉搜索引擎来找到类似的商品或相同品牌的其他款式。

这种方式不仅方便了用户，也提高了在线购物的效率。

此外，视觉搜索还在旅游和旅行行业得到了广泛应用。

当用户在旅途中看到一座漂亮的风景或者一个有趣的建筑物时，他们可以使用视觉搜索来获取更多相关的信息。

通过拍摄或者上传图片，用户可以获得与该景点相关的历史、介绍、评论等内容，也可以查看其他旅行者分享的类似图片。

这样，用户能够更好地了解和规划自己的旅行。

除了商业应用，视觉搜索也在科学研究和医学诊断方面发挥着重要作用。

科学家可以利用视觉搜索来分析和识别天文图像中的恒星、星系等天体。

医生和医学图像师则可以使用视觉搜索来帮助他们识别和分析医学影像，例如X光、MRI等。

视觉搜索中的非对称性实验报告

也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。

Neisser (1963)首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。

典型的搜索非对称的实验由Treisman设计。

Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。

Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。

以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2 ， 1/4 和 1/8 。

总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。

本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。

2.方法2.1被试某师范大学心理学院本科生19 名。

2.2器材计算机及PsyTech 心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。

2.3 实验材料：靶子：开口圆或封闭圆。

开口大小：三种，1/2 、 1/4 、1/8 （指开口占圆周长的比例）。

画面大小：干扰项的数目，1个、 6个、 12个。

2.4 实验设计采用 3× 3×2× 2的组内设计。

自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1， A2=6， A3=12；自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2 ， B2=1/4 ， B3=1/8 ；自变量三：是否开口C，其中 C1=开口圆， C2=闭口圆；自变量四：有无靶子D；其中 D1=有靶子， D2=无靶子。

《分布式索引在大规模视觉搜索中的研究与应用》

《分布式索引在大规模视觉搜索中的研究与应用》一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代下的信息量呈现爆炸式增长，其中视觉信息占据了越来越重要的地位。

大规模视觉搜索作为处理和利用这些视觉信息的关键技术，其效率和准确性直接影响到信息检索的效果。

而分布式索引技术作为一种有效的数据管理手段，在提高视觉搜索的效率和准确性方面发挥着重要作用。

本文将对分布式索引在大规模视觉搜索中的研究与应用进行深入探讨。

二、分布式索引技术概述分布式索引是一种将数据分散存储在多个节点上的技术，通过将数据索引分布到不同的服务器上，实现数据的并行处理和快速查询。

分布式索引技术具有高可扩展性、高可用性和高性能等优点，能够有效地处理大规模数据。

在大规模视觉搜索中，分布式索引技术能够将海量的图像数据分散存储，并通过索引实现快速检索。

三、分布式索引在大规模视觉搜索中的应用1. 图像数据存储与管理在大规模视觉搜索中，海量的图像数据需要高效地存储和管理。

通过分布式索引技术，可以将图像数据分散存储在多个节点上，实现数据的并行处理和快速访问。

同时，通过建立图像数据的索引，可以方便地进行图像数据的查询和管理。

2. 图像数据检索与匹配在分布式索引的基础上，可以通过建立高效的图像检索算法和匹配算法，实现快速准确的图像检索和匹配。

通过将图像数据的特征提取并建立索引，可以在海量的图像数据中快速找到相似的图像。

同时，通过分布式计算和并行处理技术，可以提高图像检索和匹配的速度和准确性。

3. 分布式视觉搜索引擎的构建基于分布式索引技术的视觉搜索引擎能够有效地处理大规模的图像数据。

通过设计合理的系统架构和算法，可以实现高效的图像检索和匹配。

同时，为了提高用户体验，还需要考虑系统的可扩展性、可靠性和安全性等方面。

四、研究进展与挑战目前，分布式索引在大规模视觉搜索中的应用已经取得了显著的成果。

然而，随着数据量的不断增长和用户需求的不断变化，仍面临一些挑战。

首先，如何有效地提取和表示图像特征是一个重要的问题。

视觉搜索广告的趋势和最佳实践揭示视觉搜索广告的市场前景

视觉搜索广告的趋势和最佳实践揭示视觉搜索广告的市场前景随着科技的不断发展和智能手机的普及，视觉搜索广告逐渐成为数字营销领域中备受关注的新兴趋势。

视觉搜索广告利用图像识别技术，使用户可以通过拍照或上传图片的方式进行搜索，从而获得更准确的搜索结果。

本文将探讨视觉搜索广告的趋势和最佳实践，以揭示该领域在市场前景方面的潜力。

一、视觉搜索广告的趋势1. 技术突破：随着人工智能和机器学习的发展，图像识别技术逐渐成熟。

目前的视觉搜索广告已经可以准确识别图片中的物体、人脸、场景等元素，并与相关内容进行关联。

2. 用户需求：消费者越来越注重图像搜索的便捷性和准确性。

不仅可以通过文字搜索获取信息，还可以通过图像搜索找到更贴切的匹配结果。

这种需求推动了视觉搜索广告的不断发展。

3. 平台支持：许多科技巨头和在线平台已经开始支持视觉搜索广告。

例如，谷歌、百度、亚马逊等公司都推出了基于图像搜索的广告服务，为广告主提供更多的曝光机会。

二、视觉搜索广告的最佳实践1. 图像质量优化：为了让视觉搜索广告取得良好的效果，广告主需要确保上传的图片质量高，并且图像内容与广告主题相关。

通过优化图像质量，可以吸引更多用户的点击和关注。

2. 关键词优化：除了图像识别，关键词在视觉搜索广告中仍然起着重要的作用。

广告主应该根据目标受众的搜索习惯和需求优化关键词选择，以提高广告的曝光率和点击率。

3. 目标定位：视觉搜索广告具有高度的个性化和针对性。

广告主应该精确地定位目标受众，并根据其偏好和需求进行广告创意和投放策略的调整，以提高广告效果和转化率。

4. 跨平台投放：视觉搜索广告可以在多个平台上进行投放，包括搜索引擎、社交媒体和电子商务平台等。

广告主应该根据目标受众的使用习惯选择合适的平台，并结合不同平台的特点进行广告策略的制定。

三、视觉搜索广告的市场前景1. 市场增长：随着用户的需求和技术的进步，视觉搜索广告市场预计将保持良好的增长势头。

根据市场研究报告，视觉搜索广告市场在未来几年内有望以年均增长率超过20%的速度扩大。

运动心理学运动情境中运动员的视觉搜索行为

●成果报告Original Article运动情境中运动员的视觉搜索行为孙延林1，2，白学军1收稿日期：2009-02-25；修回日期：2009-03-10；录用日期：2009-03-15基金项目：国家社会科学基金重点项目（项目编号：ABA060004）；天津市科技发展计划项目（项目编号：05YFGDGX10200）；天津师范大学服务滨海新区专题研究资助项目作者简介：孙延林（1965-），男，天津市人，天津体育学院教授。

作者单位：1.天津师范大学心理与行为研究院，天津300074；2.天津体育学院体育与健康教育系，天津300381。

摘要：运动员在运动情境中的视觉搜索反映了运动员的信息加工模式。

很多研究结果表明，不同水平运动员在运动情境中的视觉搜索行为是不同的，眼动仪记录的眼动模式成为运动员视觉搜索行为研究中的客观指标。

综述了运动情境中有关运动员眼动特点的研究，并对已有研究进行分析，指出眼动方法在研究运动员视觉信息加工中应注意的问题。

关键词：运动情景；运动员；视觉搜索行为；眼动中图分类号：G 804.87文献标识码：A文章编号：1005-0000（2009）02-0111-05Abstract:The visual search behavior of athletes in sport situation reflects the informational processing ability.Eye movement procedure becomes one of major research method in visual search model of athletes.In this paper,the authors reviewed some research results of eye movement of athletes in sport context and analyzed the different results in the field of eye movement researches in sport.Finally,some problems in eye movement research were dis －cussed.Key words:sport context;athletes;visual search behavior;eye movementThe Visual Search Behavior of Athletes in SportSUN Yanlin 1，2，BAI Xuejun 1（1.Academic of Psychology and Behavior ，Tianjin Normal University ，Tianjin 300074，China ；2.Dept.of PE and Health ，Tianjin Univer －sity of Sport ，Tianjin 300381，China ）确定专家和新手运动员在视觉信息的使用上有何差异有助于改进运动训练方法，同时，视觉线索和使用的研究也可以帮助研究者更好地理解运动控制和专家行为。

认知心理学视角下的视觉搜索研究

认知心理学视角下的视觉搜索研究概述：视觉搜索是人类日常生活中不可或缺的一部分。

我们通过视觉搜索来寻找我们需要的信息，无论是在超市里找到特定的商品，还是在书架上找到我们想要阅读的书籍。

视觉搜索的过程涉及到我们的感知、注意和记忆等认知过程。

本文将从认知心理学的角度探讨视觉搜索的研究。

1. 视觉搜索的基本过程：视觉搜索的基本过程可以分为两个阶段：预注意阶段和目标确认阶段。

在预注意阶段，我们会根据任务需求，将注意集中在与目标特征相似的区域上。

这个阶段是自动的，无需我们的主动控制。

在目标确认阶段，我们会对可能的目标进行逐一确认，直到找到目标或确认目标不存在。

2. 视觉搜索的目标特征：视觉搜索的效率与目标特征的显著性密切相关。

显著性高的目标特征能够更容易地吸引我们的注意力，从而提高搜索效率。

例如，当我们在一群黑白相间的字母中寻找一个红色的字母时，红色的字母会更容易被我们注意到。

这是因为红色在视觉上与其他颜色形成了鲜明的对比。

3. 视觉搜索的注意分配：注意是视觉搜索中的关键因素之一。

我们的注意力有限，因此在搜索过程中需要将注意力集中在可能的目标区域上。

研究发现，当目标特征与背景特征相似时，我们需要更多的注意力来区分目标和背景，从而降低搜索效率。

而当目标特征与背景特征差异较大时，我们可以更快地找到目标。

4. 视觉搜索的认知控制：视觉搜索的过程中，我们需要进行一定的认知控制来调节注意力的分配。

研究表明，我们可以通过预先设定搜索策略来提高搜索效率。

例如，当我们知道目标在特定位置时，我们可以直接将注意力集中在该位置，而不需要逐一确认其他位置。

此外，我们还可以通过训练来提高搜索的准确性和速度。

5. 视觉搜索的应用：视觉搜索的研究不仅对理解人类认知过程有重要意义，还可以应用于实际生活中。

例如，在设计产品界面时，我们可以利用视觉搜索的原理来提高用户的体验。

通过合理设置目标特征和注意引导，可以帮助用户更快地找到他们需要的信息。

移动视觉搜索综述

移动视觉搜索综述Chapter 1: Introduction- Background on visual search and its importance- Overview of mobile visual search and its advantages- Objectives and scope of the paperChapter 2: Literature Review- History and evolution of mobile visual search technology- Techniques and algorithms used in mobile visual search- Applications and use cases of mobile visual searchChapter 3: Mobile Visual Search Systems- Overview of popular mobile visual search systems- Comparative analysis of different systems- Strengths and weaknesses of each systemChapter 4: Challenges and Future Directions- Challenges faced in mobile visual search technology- Emerging trends and new directions in mobile visual search- Opportunities for future research and developmentChapter 5: Conclusion- Summary of key findings- Implications and recommendations for industry and academia- Concluding remarks and future prospects of mobile visual search 第一章：引言近年来，移动视觉搜索技术逐渐成为人们关注的焦点。

非对称性视觉搜索实验(有无特征)

非对称性视觉搜索实验（有无特征）特征整合理论（feature integraton theory 简称FIT）是特雷斯曼（Treisman，1982）在施奈德与希夫林关于自动加工和控制加工的理论基础上发展出来的。

她提出了一个模式识别的双阶段模型：在模式识别过程中，第一个阶段是前注意阶段，其加工方式是自动加工或平行加工；第二阶段是特征整合阶段，其加工方式是控制加工或系列加工。

她认为，在早期的前注意阶段，物体的特征处于”自由漂移“的状态，认知系统中只能首先形成一个“特征地图”；而在后期的特征整合阶段，各个特征犹如经过胶水"粘合"而结合在一起，形成一个位置地图，对于物体的知觉就这样完成了。

特雷斯曼和索瑟（Treisman ＆ Souther，1985）采用非对称性搜索任务进一步证明了特征整合理论。

所谓非对称性搜索，指的是这样的情形：在若干个A类项目中找到一个B类项目，与从同样的若干个B类项目中找到一个A类项目，两者的搜索速度有显著差异。

例如：（A）从若干个O中搜寻一个Q，或者反过来，（B）从若干个Q中搜寻一个O。

结果表明：A搜索要比B搜索快得多。

而且A搜索条件下分心刺激的数目不显著影响被试的反应时，B搜索条件下分心刺激的数目越多，反应时越长。

由此推想，A搜索应该是自动加工的，产生的是相对简单的特征地图（被试只要看到图上有小“尾巴”就能作出肯定判断）；B搜索应该是控制加工的，产生的是位置地图（被试必须将图和竖线这两个特征结合起来，将目标刺激与分心刺激逐一比较，才能最终做出正确的的反应）。

本实验使用英文大写字母Q和O组成的矩阵作为实验材料。

通过对Q和O分别作为靶子进行视觉搜索的实验。

一、目的1.了解视觉搜索中的非对称性现象和特征整合理论。

2.验证有无特征的非对称性搜索实验。

二、仪器与材料1.仪器：PsyTech-EP2009型心理实验台。

2.材料：英文大写字母O和Q组成的矩阵，由字母O搜索Q称为第一搜索条件，共10张随机呈现。

运动情境中运动员的视觉搜索行为

运动情境中运动员的视觉搜索行为摘要：本文探讨了运动员在运动情境中所表现出的视觉搜索行为。

首先，对各种不同的运动情境进行分析，如冰上曲棍球、田径运动和游泳。

接下来，我们引入人工神经网络模型来研究运动员的视觉搜索行为，并通过计算机视觉、计算机图形学和信息论等多种技术来研究模型的可行性。

最后，本文提出了根据运动员在运动情境中所表现出的视觉搜索行为来构建人工智能模型的可行方案。

关键词：视觉搜索，运动情境，曲棍球，田径运动，游泳，人工神经网络，计算机视觉，计算机图形学，信息论，人工智能正文：本文旨在探讨运动员在运动情境中的视觉搜索行为。

首先，我们分析了三种不同的运动情境，包括冰上曲棍球、田径运动和游泳。

接下来，我们引入人工神经网络模型来研究运动员的视觉搜索行为。

我们使用多种技术，包括计算机视觉、计算机图形学和信息论等，来评估模型的可行性。

最后，本文探讨了将运动员的视觉搜索行为应用于人工智能模型的可行方案。

我们提出了由基础模型和运动特定模型构建而成的系统模型，以及具体的实施步骤，以便更好地模拟运动情境中的视觉搜索行为。

一旦完成了视觉搜索行为的建模，就可以将其应用到具体的运动情境中。

具体而言，应用视觉搜索行为模型可以帮助训练有素的运动员提高技能水平、更好地理解游戏的要点和改善即时性的表现。

例如，可以使用模型来帮助曲棍球运动员实时识别球门和对手的位置，并为他们提供关于出球或攻击方向的准确信息。

此外，使用视觉搜索行为模型还可以帮助田径运动员更准确地预测赛道路线，更好地控制自己的动作。

还可以帮助游泳运动员更准确地定位游泳池中分散的支点，以便更高效地收敛或张开。

这些都是模型应用的不同方式，可以有效地提高运动员的表现。

此外，还可以使用模型来解决其他问题，例如预测球员的性能等。

另外，模型可以帮助做出教学和训练计划，以更有效地帮助运动员达到最佳表现，或者快速改善运动员的低水平。

另外，应用视觉搜索行为模型还可以对技术进行更深入的分析。

视觉搜索非对称性论文

视觉搜索⾮对称性论⽂靶⼦封闭性对视觉搜索⾮对称性的影响刘敏王路路段雪薇李静范⽂杰贺顶⽴扶鹏飞⾼悦谭秋然张梦钟欣（湖北⼤学教育学院⼼理学系，武汉，430062）摘要：为了解视觉搜索中的⾮对称性现象以及封闭性这⼀拓扑特征在前注意加⼯中的作⽤,本实验将封闭圆开⼝圆作为靶⼦,对视觉⾮对称性搜索的加⼯特征进⾏了实验研究。

结果发现:对封闭圆的搜索时间显著⼩于开⼝圆的搜索时间,体现了视觉搜索的⾮对称性;开⼝圆的搜索不受开⼝⼤⼩的影响,开⼝⼤⼩对封闭圆视觉搜索时间的影响不显著;⽆论搜索开⼝圆还是封闭圆,画⾯⼤⼩都对其反应时有显著影响。

本研究结果证实了前注意加⼯阶段的存在及靶⼦和⼲扰项的互动关系。

关键词：视觉搜索⾮对称性封闭性1.前⾔视觉搜索的实验范式是了解视觉注意机制的⼀种途径。

典型的视觉搜索任务要求被试在由⼲扰项和靶⼦组成的刺激系列中搜索⼦，当反应时不依赖于⼲扰项数⽬变化时，为平⾏搜索。

最有效的搜索条件是：靶⼦具有单⼀的显特征，且⼲扰项都是同质的。

当反应时随⼲扰项数量的变化⽽变化时，为低效搜索，即系列搜索。

最低效的搜索条件是：靶⼦和⼲扰项具有相同的基本特征，且⼲扰项是异质的。

[1]所谓视觉搜索的⾮对称是指以反应时为指标,在刺激B中搜索刺激A与在A 中搜索B,搜索效率不⼀样,且有显著差[2]。

Neisser(1963)⾸先发现并研究了视觉搜索的⾮对称性现象。

典型的搜索⾮对称的实验由Treisman设计(见图1),因为额外的垂直线⾄少表明四种基本特征:⽅向、⼤⼩/长短、交叉、线的终端。

⽽这些特征增⼤了靶⼦与⼲扰⼦之间的差异,使得带交叉的圆能进⾏视觉前注意搜索。

视觉搜索的⾮对称性是视觉基本特征的前注意或平⾏加⼯的结果，如颜⾊、运动、向凹⾯、封闭的拓扑特征，Treisman ⾃⼋⼗年代以来进⾏了⼀系列⾮对称性搜索实验，其中拓扑特征与⾮拓扑特征的⾮对称性是较为复杂的⼀种，⽽且结果也不确定。

Treisman曾⽤封闭的三⾓形和⾓做靶⼦分别进⾏搜索实验，结果表明三⾓形靶⼦的搜索快于⾓。