了解移动用户界面中的视觉显着性

对视觉显着性(吸引视觉注意力的能力)的研究对于视频摘要、对象检测和其他领域的应用至关重要。尽管目前对基于 Web 和桌面的用户界面 (UI) 的视觉显着性进行了研究，但移动用户界面仍然是一个开放的领域。

最近，研究人员发布了第一个移动 UI 视觉显着性数据集。

眼动仪用于收集来自 Android 和 iOS 设备的不同移动应用程序屏幕截图的凝视数据。使用经典的刺激驱动和数据驱动的深度学习模型对数据进行了进一步建模。

结果表明，显着性主要受位置和文本、图像或面部偏见的影响，而大小和颜色则不太重要。这些知识可以帮助设计师组织内容以达到预期的效果。还表明，使用深度学习模型而不是经典模型可以获得更好的结果。

对于图形用户界面 (UI) 设计，了解什么吸引了视觉注意力非常重要。虽然之前关于显着性的工作主要集中在桌面和基于 Web 的 UI 上，但移动应用程序 UI 在几个方面与这些不同。我们展示了一项有 30 名参与者和 193 个移动用户界面的对照研究的结果。结果说明了期望在指导用户看哪里方面的作用。明显偏向显示、文本和图像的左上角，而自下而上的特征(如颜色或大小)对显着性的影响较小。经典的无参数显着性模型显示出与数据的弱拟合，而数据驱动模型在专门针对该数据集进行训练时显着改善(例如，NSS 从 0.66 上升到 0.84)。我们还发布了第一个带注释的数据集，用于调查移动 UI 中的视觉显着性。

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