Методика проведения экспериментального исследования по восприятию визуальной информации в области периферийного зрения человека

Хейфиц Антонина Евгеньевна ассистент, Высшая школа дизайна и архитектуры, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 195251, Россия, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29 Kheyfits Antonina Evgenievna Assistant, Higher School of Design and Architecture, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University 195251, Russia, Leningradskaya oblast', g. Saint Petersburg, ul. Politekhnicheskaya, 29 antoni.t-h@mail.ru Другие публикации этого автора     Янчус Виктор Эдмундасович кандидат технических наук доцент, Высшая школа дизайна и архитектуры, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 195251, Россия, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29 Yanchus Viktor Edmundasovich PhD in Pharmacy Associate Professor, Higher School of Design and Architecture, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University 195251, Russia, Leningradskaya oblast', g. Saint Petersburg, ul. Politekhnicheskaya, 29 victorimop@mail.ru Другие публикации этого автора

Боревич Екатерина Владиславовна ассистент, Высшая школа дизайна и архитектуры, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 195251, Россия, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29 Borevich Ekaterina Vladislavovna Assistant, Higher School of Design and Architecture, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University 195251, Russia, Leningradskaya oblast', g. Saint Petersburg, ul. Politekhnicheskaya, 29 plasma5210@mail.ru Другие публикации этого автора

1. Введение

Прогресс технологических средств обработки и визуализации информации позволяет автоматизировать рабочие места операторов, контролирующих состояние сложных технических систем с динамически меняющимся состоянием. При управлении динамической системой в реальном времени оператор вынужден длительное время наблюдать за массивом одновременно меняющихся параметров на экранах мониторов, что приводит к высокой степени утомляемости и высоким психическим нагрузкам ^[1]. Компьютерные средства позволяют систематизировать динамическую информацию о наблюдаемом объекте и представлять ее в графическом виде и в виде анимационных диаграмм. В отличие от текстового представления данных, графический способ визуализации с помощью средств инфографики предлагает более эффективный подход к анализу оператором многочисленных параметрических данных о состоянии объекта ^[2].

Однако, применение компьютерных средств в создании систем управления ведет к тому, что работа оператора из реальной среды переходит в среду виртуальную со своим интерфейсом и правилами работы. Написано много научного материала о принципах взаимодействия оператора с компьютерной системой, вводится понятие иммерсивной среды ^[3], предлагаются принципиально новые методы анализа этого взаимодействия. Но, следует отметить, что сфера взаимодействия оператора от пространства в 360 градусов сужается до размеров монитора (или нескольких мониторов) и, соответственно, происходит пространственное сжатие информации в соответствующей пропорции. Похожая ситуация происходит при переходе действия со сцены театра на экран кинотеатра. Чтение информации с экрана монитора происходит, в основном, за счет центрального зрения. Вопрос расширения зоны чтения визуальной информации при работе с компьютерной системой является малоизученным и требует проведения исследований.

2. Теоретическая модель

Рассмотрим систему считывания информации человеческим глазом. Человеческий глаз способен успешно считывать информацию, которая находится в пределах видимости центральной ямки, или фовеи (2 угловых градуса зрительного поля), так как именно в этой области достигается максимальная четкость изображения. Немного хуже воспринимается информация в парафовее (5° по обе стороны от точки фиксации), а все, что дальше 5° (периферия), воспринимается плохо (рис. 1). Для языков с написанием слева и алфавитом это означает, что мы можем извлечь информацию из трех-четырех букв слева от фиксации и 14-15 знаков (включая пробелы) справа от фиксации ^[4,5]. Восприятие информации происходит во время фиксаций (медленного движения центральной точки зрения) (рис.2), которые составляют от 150 до 350 миллисекунд и зависят от решаемой наблюдателем задачи при восприятии информации.

Рис. 1.Зоны зрения человеческого глаза

Однако, возможности периферийного зрения до конца не исследованы. Опыт спортсменов игровых видов спорта, показывает, что в результате тренировок у них развивается способность воспринимать периферийным зрением значительно большие объемы информации в сравнении с нетренированным человеком.

Рис. 2.Пример траектории движения взора

При восприятии текстовой информации задействована центральная область зрения, где изображение наиболее резкое ^[6]. В качестве гипотезы исследования принимается следующее утверждение: графические лаконичные изображения, представляющие собой цветовые пятна определенного размера и воспринимаемые человеком как единый образ, в отличие от текста, могут восприниматься в периферийной области человеческого зрения. Исследование данного вопроса потенциально расширит эффективность работы интерфейса и определит информацию, которая может фиксироваться периферийной областью зрения (рис.1).

3. Экспериментальная установка

Исходя из технических возможностей программно-аппаратного комплекса SMIRED 250 ^[7], мы определяем ближнюю периферийную зону зрения как объект исследования. В экспериментальной установке расстояние от испытуемого до монитора (рис. 3) составляет 60 см при размерах монитора 64 на 40 см. Выбранные размеры и расстояния определяют максимальный угол обзора испытуемого, который составляет плюс-минус 30°, он перекрывает ближнюю периферийную зону зрения (см. рис.1).

В разрабатываемом эксперименте исследуется влияние трех факторов: цвет, размер и удаленность объекта от центра стимула. В соответствии с выбранными факторами разрабатывался стимульный материал эксперимента:

- выбор цвета выполнен в соответствии с теорией Геринга – чёрно-белый канал и цветные каналы: красно-зеленый, жёлто-синий^[8];

- выбраны удобочитаемые за счет формы пиктограммы/иконки для максимального удобства оператора ^[9];

- удаленность от точки первичной фокусировки зрения в стимулах составила ±15°, ±20°, ±25°, что соответствует расстоянию в 300 px, 570 px, 840 px от центра монитора.

Рис. 3.Схема расположения экрана ииспытуемого в эксперименте

Для заполнения стимулов пиктограммами случайным образом из созданного набора был использован программный модуль, специально разработанный на языке процессинг. Всего было подготовлено 54 стимула.

Для создания стимульного материала было необходимо создать набор изображений, содержащих по 6 иконок расположенных по кругу и равноудалённых от иконки, расположенной в центре. Была создана база из 12-ти пиктограмм (рис. 4).

Рис. 4. Набор пиктограмм используемых в эксперименте

В рамках данного эксперимента иконки на разных стимулах должны быть выполнены в различных цветах: красный «r» (ED1E2E), зелёный «g» (019C59), синий «b» (1C68B1), оранжевый «o» (F68522), чёрный «k» (000000), светло-серый«w» (E0E7F5), фон стимулов серый (B3B5B5). Кроме этого, иконки имеют разный размер: большой «big» 93px, средний «normal» 66px, маленький «little» 42px.Удалённость от центра принимает три значения: Closenearly (Low) – радиус 300px, Middle – радиус 570px, Farther (high) – радиус 840px (рис.5). Пример стимульного материала изображен на рисунке 6.

Рис. 5.Удаленность пиктограмм от центра стимула. Размер стимулов составляет 1920*1080px

Рис.6. Пример стимульного материала

Далее Алгоритм для создания стимулов с заданным значением радиуса удалённости иконок от центра представлен на рисунке 6.

Рис. 6. Блок-схема алгоритма создания стимульного материала

На входе имеем базу из векторных файлов с пиктограммами типа svg,

создаём три массива иконок класса PShape, в которых задаём разный размер с помощью функции scale (1) для большого размера иконок, scale (0.7) - для среднего и scale (0.5) - для маленького.

Далее создадим новый класс объектов, который назовём Icon, чтобы хранить, помимо самого изображения, информацию о том, была ли пиктограмма уже использована в стимуле информации о зоне, в которой она будет помещена.Создаём массивы иконок для каждого размера и цвета (всего 6 цветов). Всего создано18 массивов. Для расположения иконок существует шесть зон, равноудалённых от центра.

Перед испытуемым в эксперименте ставилась следующая задача: посмотреть в центр стимула, запомнить находящуюся там пиктограмму, затем, найти идентичную пиктограмму на окружности вне центра стимула и отметить ее наведением курсора мыши и нажатием кнопки. Координаты нажатия кнопки компьютерной мыши фиксируется в базе эксперимента, после чего происходит переход к следующему стимулу.

4. Результаты эксперимента

В эксперименте участвовало 22 человека от 18 до 25 лет из числа студентов Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Было собрано 7930 фиксаций и 10720 саккад. Статистическая обработка результатов эксперимента производилась посредством дисперсионного анализа ANOVA ^[10]. Анализировались следующие параметры шаблона рассматривания: время наблюдения стимула, средняя длительность фиксаций, средняя длительность фиксаций при наблюдении одного стимула, среднее количество фиксаций при наблюдении одного стимула, среднее время саккад и среднее количество саккад при наблюдении одного стимула. Задачей анализа было выявить влияние факторов размера пиктограмм, их удаленности от центра и цвета диаграмм, а также факторов гендера, наличия/отсутствия художественной подготовки и типа образования (гуманитарное - техническое). Значение критерия значимости p-value для принятия гипотезы было выбрано 0,05. Значения p-value, полученные в результате выполнения вычислительной процедуры представлены, в таблице 1.

Таблица.1. Вычисленные значения p-value. Красным выделены значения, позволяющие принять гипотезу о влиянии фактора.

График плотности распределения времени рассматривания стимула в зависимости от факторов цвета, размера, удаленности от центра, наличия/отсутствия художественной подготовки и гендерного признака представлены на рисунках 7,8.9.

Рис.7. Графики плотности распределения времени рассматривания стимула в зависимости от факторов цвета (r – красный, g – зелёный, b – синий, o – оранжевый, k – чёрный, w – светло-серый), размера и удаленности

Рис.8. График плотности распределения времени рассматривания стимула в зависимости от факторов наличия художественной подготовки (0 – отсутствует подготовка, 1 – наличествует художественная подготовка), цвета и удаленности от центра

Рис. 9. График плотности распределения времени рассматривания стимула в зависимости гендерного признака (0 - женщины, 1 - мужчины), цвета и удаленности от центра

По результатам статистического анализа можно сделать несколько наблюдений:

1) Параметры шаблона рассматривания имеют статистически значимую зависимость от факторов цвета, размера, удаленности объекта от центра стимула.

2) Параметры шаблона рассматривания имеют статистически значимую зависимость от факторов типа образования (техническое - гуманитарное) и гендерного признака.

3) Параметры шаблона рассматривания не имеют статистически значимой зависимости от фактора наличия художественной подготовки.

4) Вышеперечисленные корреляции параметров шаблона рассматривания и изменяемых в эксперименте факторов зависят от решаемой испытуемым задачи.

Следует отметить, что для проведения более глубокого анализа вопроса восприятия визуальной информации человеком в области периферийного зрения необходимо увеличить количество испытуемых.

5. Выводы

В результате проделанной работы разработана методика проведения экспериментальных исследований восприятия визуальной информации человеком в области периферийного зрения с применением программно-аппаратного комплекса ай-трекинга.

Разработанная методика была апробирована на 23 испытуемых из числа студентов Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и показала свою состоятельность.

Разработанная методика может быть использована при проведении исследований по восприятию визуальной информации в графических интерфейсах систем удаленного управления динамическими объектами.