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Natürliche Blickfolgen vor einer Fahrt im Fahrzeug

Autor(en):
Hinterleitner, Bastian [DBLP] ;
Gauer, Leonie [DBLP]
Zusammenfassung
Um bei einer immer größer werdenden Menge an Funktionen im Fahrzeug den Fahrer bei der Interaktion besser unterstützen zu können, kann es sinnvoll sein die Bereiche erfassen zu können, auf denen seine Aufmerksamkeit liegt. Hierfür kann ein Gaze-Tracking System verwendet werden, welches Blicke eines Fahrers analysieren und direkt auf unterschiedliche Bereiche im Fahrzeug übertragen kann. In dieser Studie wurden Blickfolgen vor einer Fahrt untersucht. Ziel der Untersuchung war es das Blickverhalten eines Fahrers vor einer Bedienhandlung im Fahrzeug herauszufinden, um ihn bei zukünftigen Handlungen besser unterstützen zu können. Dabei ergab sich eine eindeutige Unterscheidung der Aufmerksamkeitsbereiche zwischen Interaktionen in der Mittelkonsole und Interaktionen im Fahrerbereich (Lenkrad, Sitz, Tür). Darüber hinaus ließen sich unterschiedliche vertikale oder horizontale Blickfolgen für verschiedene Interaktionen mit dem Fahrzeug erkennen.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Hinterleitner, B. & Gauer, L., (2017). Natürliche Blickfolgen vor einer Fahrt im Fahrzeug. In: Burghardt, M., Wimmer, R., Wolff, C. & Womser-Hacker, C. (Hrsg.), Mensch und Computer 2017 - Workshopband. Regensburg: Gesellschaft für Informatik e.V.. DOI: 10.18420/muc2017-ws09-0305
@inproceedings{mci/Hinterleitner2017,
author = {Hinterleitner, Bastian AND Gauer, Leonie},
title = {Natürliche Blickfolgen vor einer Fahrt im Fahrzeug},
booktitle = {Mensch und Computer 2017 - Workshopband},
year = {2017},
editor = {Burghardt, Manuel AND Wimmer, Raphael AND Wolff, Christian AND Womser-Hacker, Christa} ,
doi = { 10.18420/muc2017-ws09-0305 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Regensburg}
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DateienGroesseFormatAnzeige
2017_WS09_305.pdf1.394Mb PDF Öffnen

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Mehr Information

DOI: 10.18420/muc2017-ws09-0305
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Eyetracking
  • Automotive
  • Nutzerverhalten
  • Blickfolgen
Sammlungen
  • Workshopband MuC 2017 [93]

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