视觉注意力与眼动追踪图像数据集VisualAttentionandEyeTrackingImageDataset-corupta
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪, 视觉注意力, 图像分析, 生物识别, 用户行为, 认知科学, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自视觉注意力研究的数据，记录了受试者在观看图像时的眼动轨迹和注视点信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为实验或研究期间的静态数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常适用于通用视觉注意力研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
subjects.csv：受试者基本信息，如ID、性别、年龄等。
responses.csv：受试者对图像的兴趣程度反馈。
images.csv：图像的ID与文件名对应关系。
eye_gaze_data.csv：眼动追踪数据，包括受试者ID、图像ID、时间戳、注视点坐标、瞳孔直径等。
eye_fixation_data.csv：注视点数据，包括受试者ID、图像ID、注视点编号、起始时间、结束时间、持续时间、注视点坐标、平均瞳孔直径等。
图像数据：包含大量.tif格式的图像文件，作为眼动追踪实验的刺激物。
数据格式：数据以CSV和TIFF格式提供，CSV文件便于数据分析，TIFF文件为图像文件。
来源信息：数据来源于视觉注意力研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于视觉注意力机制研究、眼动行为分析、以及基于图像的认知心理学研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于认知科学、心理学、计算机视觉等领域的学术研究，如注意力机制建模、视觉显著性预测、以及基于眼动数据的用户行为分析等。
行业应用：可为用户体验（UX）设计、广告效果评估、人机交互等行业提供数据支持，尤其是在分析用户对界面元素的关注度、优化用户界面等方面。
决策支持：支持产品设计、市场营销等领域的决策制定，帮助优化产品展示方式，提升营销效果。
教育和培训：作为心理学、计算机视觉等相关课程的实训素材，帮助学生深入理解视觉注意力机制和眼动数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索视觉注意力与图像内容、个体差异之间的关系，帮助用户实现对视觉行为的深入理解，并优化相关应用的设计与性能。
