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TU Berlin

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Freitag, 22. Februar 2019

Medieninformation Nr. 30/2019

TU-Wissenschaftler „lesen“ unwillkürliche Augenbewegungen

Die unwillkürlichen Augenbewegungen beim Betrachtens eines Bildes werden mit einer speziellen Kamera aufgezeichnet.
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Wenn Menschen sich an ein bestimmtes Bild oder eine Situation erinnern, bewegen sie ganz unwillkürlich ihre Augen. Häufig ähnelt diese Bewegung dabei der Augenbewegung, die bei der Betrachtung des Bildes durchgeführt wird. Diese Tatsache ist bereits länger bekannt. Genau diese unwillkürliche Bewegung machten sich jetzt Wissenschaftler aus der Arbeitsgruppe von Dr. Marc Alexa, Professor für Computergraphik an der TU Berlin, zu Nutze. Gemeinsam mit Kollegen aus der Universität Regensburg und vom Georgia Institute of Technology erforschten sie, inwieweit man rein aus diesen unwillkürlichen Augenbewegungen erkennen kann, an welches Bild man sich erinnert. Ihre Arbeit stellen die Forscher im Mai auf der Konferenz CHI 2019 in Glasgow vor.

Wer einmal versucht hat, in tausenden Bildern auf dem Computer ein ganz bestimmtes Urlaubsfoto zu finden, der weiß, dass das dauern kann. „Stellen Sie sich vor, wieviel einfacher es wäre, Sie würden stattdessen lediglich auf einen leeren Bildschirm schauen, sich das Bild vorstellen und schon findet der Computer das entsprechende Bild in ihrer Datenbank“, beschreibt Marc Alexa ein mögliches Anwendungsszenario seiner Forschung. „Unser übergeordnetes Ziel ist es, unwillkürliche Augenbewegungen in Zukunft als eine neue Form der Interaktion zwischen Mensch und Computer zu nutzen.“

Anschließend zeigten die Wissenschaftler den Probanden einen leeren Bildschirm und baten Sie, sich an ein bestimmtes Bild zu erinnern. Dabei wurden erneut die Augenbewegungen aufgezeichnet.
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Dass Augenbewegungen während des Erinnerns eines Bildes als eine Art räumlicher Index oder auch muskuläres Gedächtnis dienen, ist bekannt. „Man weiß, dass der Blick beim Betrachten an bestimmten Merkmalen ‚hängen‘ bleibt, es also zu einem bestimmten Muster der Augenbewegungen kommt, wenn man ein Bild betrachtet“, erklärt Marc Alexa. In dem Experiment haben die Wissenschaftler ein zufällig ausgewähltes Set von 100 Bildern genutzt. Diese Bilder wurden in zufälliger Reihenfolge und in einem standardisierten Verfahren 30 Proband*innen gezeigt. Während des Betrachtens der Bilder wurden ihre Augenbewegungen mit einer speziellen Kamera aufgezeichnet. Anschließend zeigten die Wissenschaftler den Proband*innen einen leeren, neutralen Bildschirm und baten sie, sich an ganz bestimmte Bilder zu erinnern. Auch in diesem Fall wurden die Augenbewegungen mit der Kamera aufgezeichnet.

„Es zeigte sich, dass die unwillkürlichen Augenbewegungen während des Erinnerns grundsätzlich ähnlichen Mustern folgen und ähnliche Fixationspunkte haben, wie die Augenbewegungen während des Betrachten des Bildes. Allerdings ist die räumliche Verteilung der Fixationspunkte, an denen das Auge „hängen“ bleibt, also der Gesamtumfang der Augenbewegung, während des Erinnerns kleiner, als während des Betrachtens“, so Marc Alexa.

Mit Hilfe maschineller Lernverfahren wurden den Blickmustern während des Betrachtens eines Bildes eindeutige Signaturen zugeordnet. Allein an dieser Signatur der Blickmuster konnten die Wissenschaftler das betrachtete Bild aus einer Datenbank identifizieren. „Aber nicht nur das: Wir konnten außerdem zeigen, dass auch die Blickmuster während des Erinnerns Rückschlüsse auf das reale Bild mit einer deutlich über dem Zufall liegenden Wahrscheinlichkeit ermöglichen. Nach unserem Wissen ist dies die erste quantitative Einschätzung, inwieweit man Informationen aus den unwillkürlichen Augenbewegungen während des Erinnerns nutzen kann, um das ursprüngliche Bild zu identifizieren“, so Marc Alexa.

Das System ist noch nicht perfekt. So arbeiten die Wissenschaftler im Moment mit einer sehr begrenzten Anzahl an Bildern, und inwieweit man die Ergebnisse so skalieren kann, dass auch Bilder aus einer beliebig großen Anzahl von Möglichkeiten erkannt werden, ist unklar. Bis zu dem eigentlichen Ziel – eine neue Interaktionsmodalität zwischen Computer und Mensch zu etablieren – ist es noch ein weiter Weg. „Aber wir würden an dem Thema gerne weiterforschen, um das volle Potential einer solchen Methode auszuschöpfen“, so Marc Alexa.

Publikation:
http://cybertron.cg.tu-berlin.de/xiwang/files/mi.pdf

kj

Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:

Prof. Dr. Marc Alexa
TU Berlin
Fakultät IV Elektrotechnik und Informatik
Tel.: 030 314-73100

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