Modeller av blick allokering i komplexa scener härrör huvudsakligen från studier av statisk bildvisning. Det dominerande ramverket har varit bildhållbarhet, där stimulansens egenskaper spelar en avgörande roll när det gäller att vägleda ögonen. Berättigade system är dock dåliga på att redovisa många aspekter av bildvisning och kan misslyckas dramatiskt i samband med naturliga uppgifter. Dessa misslyckanden har lett till utvecklingen av nya modeller för fördelning av blickar i scenvisning som tar upp ett antal av dessa frågor. Modeller baserade på bildseende paradigm kommer dock sannolikt inte att generaliseras till ett bredare spektrum av experimentella sammanhang, eftersom stimulanssammanhanget är begränsat och visionens dynamiska, uppgiftsdrivna karaktär inte representeras. Vi hävdar att det finns ett behov av att gå bort från denna klass av modell och hitta de principer som styr titta allokering i ett bredare spektrum av inställningar. Vi beskriver de stora begränsningarna i salongsbaserade urvalssystem och belyser vad vi har lärt oss av studier av allokering av blickar i naturliga visioner. Tydliga principer för urval finns i många fall av naturlig vision och dessa är inte de principer som kan förväntas från bildseende studier. Vi diskuterar det framväxande teoretiska ramverket för blickfördelning på grundval av belöningsmaximering och osäkerhetsminskning. Nyckelord: hälsa, naturliga uppgifter, ögonrörelser, belöning, lärande, förutsägelse Citering: Tatler Visuellt guidade beteenden kräver lämplig fördelning av blicken i både rum och tid. Hög acuity foveal vision måste riktas till platser som ger information för att slutföra beteendemål. Beteendemässigt informativa platser förändras med framsteg genom en uppgift, så denna tilldelning av blick måste inte bara vara till rätt platser utan måste också vara vid rätt tidpunkt för att tjäna beteende. Att förstå de principer som ligger till grund för utplaceringen av blicken i rum och tid är därför viktigt för att förstå varje visuellt väglett beteende. I den här artikeln går vi igenom det aktuella tillståndet hos modeller av ögonvägledning för komplex scenvisning och om de kan generalisera till naturligt beteende. I synnerhet granskar vi den dominerande klassen av modeller som har dykt upp för att förklara titta allokering i bildvisning: de som är baserade på låg nivå bildegenskaper, ofta operativa som bildhållbarhet. Även om detta tillvägagångssätt har gett insikter i okulomotoriskt urval och har gett upphov till en betydande mängd forskning, hävdar vi att de flesta nuvarande modeller erbjuder endast en begränsad beskrivning av mänskliga blickar beteende. Dessutom hävdar vi att det dominerande paradigmetVdet av bildvisningViss ett olämpligt område av förklaring om vi vill förstå ögonrörelse beteende mer allmänt. Medan de flesta modeller har byggts runt en kärna av låg nivå funktionskonspicuity, några framväxande modeller försöker basera urvalet på högre nivå aspekter av scener. Vi överväger riktningen som dessa modeller tar och om detta kommer att möjliggöra insikter i vision i naturliga miljöer. Vi närmar oss detta genom att överväga vilken modell av naturlig ögonvägledning bör kunna förklara. Det vill säga, vi lyfter fram principerna för fixering val i naturliga uppgifter som kan hittas att generalisera i många verkliga situationer; dessa är de komponenter i ögonrörelse beteende som behöver förklaras med någon teoretisk modell. De gemensamma underliggande principerna för ögonvägledning tyder på att beteenderelevans och lärande är centrala för hur vi fördelar blicken. Dessa principer måste nödvändigtvis ändra betoningen av vad som bör modelleras och vi föreslår att ett ramverk som innehåller beteende belöningar kommer att ge ett användbart tillvägagångssätt för att förstå hur modeller av ögonvägledning kan genomföras i framtiden. Den omfattande psykofysiska litteraturen om visuell sökning har visat att grundläggande visuella egenskaper kan fånga och styra uppmärksamheten (se Wolfe, 1998). Om ett mål skiljer sig från en uppsättning distraktorer i bara en enda funktionsdimension, såsom färg eller orientering, kan det upptäckas mycket snabbt, och detektionstiden förblir snabb oavsett antalet distraktorer närvarande (Treisman & Gelade, 1980). Denna "pre-attentive" fångst ("popout") tyder på att funktioner kan driva allokering av uppmärksamhet. På liknande sätt, mer komplex sökning, där mål definieras av den unika kombinationen av två funktioner, kan framgångsrikt förklaras med hjälp av seriellt urval drivs av bildfunktioner. Modeller som Treismans integrationsteori (Treisman & Gelade, 1980) eller Wolfe's (2007) guidade sökmodell producerar människoliknande sökbeteende med hjälp av endast lågnivåinformation. En naturlig utvidgning av detta arbete var att fråga om denna princip skulle kunna tillämpas för att förstå hur uppmärksamhet fördelas i mer komplexa scener. Dessa modeller av visuell sökning ligger till grund för den mest inflytelserika klassen av modeller av blickmönster i bildvisning baserat på bildfunktioner på låg nivå. En beräkningsmässig implementering av denna modellklass är begreppet "salience map", en rumslig rankning av iögonfallande visuella funktioner som kan vara kandidater för dold eller overt uppmärksamhet (Itti & Koch, 2000; Itti, Koch, & Niebur, 1998; Koch & Ullman, 1985). Betjäningskartakonceptet har haft ett djupt inflytande på forskningsområdet och har blivit en integrerad del av många efterföljande modeller av blickfördelning. I det ursprungliga genomförandet av salience modellen, när presenteras med en scen, är låg nivå funktioner extraheras parallellt över omfattningen av den sedda scenen (Figur 1 ). Lokal konkurrens över bildutrymme och funktionsskalor resulterar i funktionskartor för luminanskontrast, färgkontrast och orienteringskontrast. Dessa individuella funktionskartor kombineras med viktad summa för att skapa en övergripande fördelning av lokal funktionskontrast, känd som "känslakartan". Uppmärksamheten fördelas sedan på platser i scenen enligt salience i den beräknade kartan med hjälp av en winner-takes-all princip. För att undvika att uppmärksamhet blir "stuck" på den mest framträdande platsen, en lokal, övergående hämning tillämpas på varje deltagande plats. Varje iteration av modellenVa vinnare-takes-all urval av den mest framträdande platsen följt av hämning på den besökta platsenVa representerar effektivt en omlokalisering av uppmärksamhet. Visuella conspicuity modeller som Itti och Koch: s salience karta kan förklara aspekter av mänsklig uppmärksamhet allokering. Den salience-modell som beskrivs i figur 1 kan lokalisera popout-mål i en enda iteration av modellen. Emellertid kan de kombinerade målen ta flera iterationer av modellen innan de väljs, och antalet iterationer beror på antalet distraktorer närvarande (Itti & Koch, 2000). Denna serie sökning beteende med söktider beroende på distraktor uppsättning storlek speglar mänskligt sökbeteende. När den presenteras med en komplex fotografisk scen, modellen förutsäger seriell sökning beteende där visuellt iögonfallande platser väljs för "fixering", på ett sätt som verkar ytligt liknar mänskliga ögonrörelser mönster. Det är tydligt att under vissa omständigheter kan bildnärvaro (eller andra funktionsbaserade modeller) ge en bra förklaring till hur människor orienterar sin uppmärksamhet. De bevis som hittills diskuterats härrör dock nästan uteslutande från situationer där stimulansen är ett enkelt visuellt sökfält eller där målet är unikt definierat av enkla visuella egenskaper. Dessa studier är ett principbevis för uppfattningen att det visuella systemet kan välja fixeringsmål på basis av konspicuitet. Det ursprungliga målet med sådana modeller var att förklara uppmärksamhetsfångning snarare än att ge en modell av ögonrörelser i komplexa scener. Det verkar rimligt att fråga sig om de principer som härleds från enkla paradigm skulle kunna generaliseras till att titta på mer komplexa scener. En verklighetsbild ger dock ett mycket större utbud av informationstyper än dessa enkla sökdisplayer. Det är därför viktigt att empiriskt utvärdera om visuell konspicuitet i hög grad bidrar till val av fixering när en större mängd information finns tillgänglig. Empiriska utvärderingar av salience modellen med hjälp av komplexa, naturliga scener visar att fler fixeringar ligger inom regioner som förutspås av salience modellen än vad som kan förväntas av slump (t.ex., Foulsham & Underwood, 2008) och salience på fixerade platser är betydligt högre än på kontroll platser (t.ex., Parkhurst, Law, & Niebur, 2002). Fynden som dessa är utbredda, vilket tyder på ett samband mellan låg nivå funktioner i scener och fixering urval av människor. Som tidigare forskare har hävdat bör dessa korrelationer emellertid inte tolkas som något orsakssamband mellan egenskaper och placering av fixering (Henderson, 2003; Henderson, Brockmole, Castelhano, & Mack, 2007; Tatler, 2007). Trots det utbredda intresset för denna modell och de betydande framgångar som den har haft i att förutsäga val av fixering i överkant, är det viktigt att överväga hur mycket fixering beteende kan förklaras av en funktionsbaserad modell av urval. Empiriska utvärderingar av omfattningen av skillnaden i hälsa på fixerade platser och kontrollplatser är informativa i detta avseende. Med hjälp av signal detektion metoder, är det möjligt att överväga inte bara om statistiskt signifikanta skillnader i hälsa på fixerade och kontroll platser kan hittas, men också omfattningen av dessa skillnader (se Tatler, Baddeley, & Gilchrist, 2005). I huvudsak kan tekniken användas för att avgöra i vilken utsträckning fasta platser och kontrollplatser kan diskrimineras på grundval av information på låg nivå. Storleken på skillnaden beskriver hur väl fixering valet kan beskrivas med låg nivå funktioner. Sådana utvärderingar har funnit områden under mottagaren-operator-kurvan i regionen 0,55 till 0,65 (där 0,5 är slump), vilket tyder på att andelen fixering beteende som kan förklaras av bildhållbarhet är blygsam (t.ex., Einhäuser, Spanien, & Perona, 2008; Nyström & Holmqvist, 2008; Tatler et al., 2005). När betraktarens uppgift manipuleras kan denna blygsamma prediktiva kraft försvinna (t.ex., Foulsham & Underwood, 2008; Henderson m.fl., 2007). Det svaga statistiska stödet för lågnivåfaktorer vid val av fixering kan ställas i kontrast till det stöd som erbjuds för andra faktorer vid val av fixering. Genom att använda samma logik för att försöka diskriminera mellan fixerade och kontrollplatser på grundval av en viss informationskälla kan områden under kurvan för mottagare/operatörer jämföras med de områden som finns för bildhållbarhet. Einhäuser, Spanien m.fl. (2008) fann att fasta platser och kontrollplatser bättre kan särskiljas genom information på objektnivå än genom bildhållbarhet. Tatler och Vincent (2009) fann att fixerade och kontroll platser bättre kan särskiljas genom fördomar i hur vi rör våra ögon än genom bildhållbarhet. Trots dessa empiriska brister i det ursprungliga genomförandet av Salience-modellen (och liknande modeller) fortsätter conspicuity-baserade konton att vara framträdande i en stor del av det senaste arbetet med ögonvägledning (t.ex. Xu, Yang, & Tsien, 2010; Yanulevskaya, Marsman, Cornelissen, & Geusebroek, 2010; Zehetleitner, Hegenloh, & Mueller, 2011; Zhao & Koch, 2011 och många andra). Nyligen publicerade specialfrågor om kognitiv komputation (Taylor & Cutsuridis, 2011) och om visuell kognition (Tatler, 2009) återspeglar den fortsatta framtoningen av bildhållbarhet och liknande konspikuitetsbaserade faktorer i aktuell forskning. Faktum är att även nya modeller ofta fortsätter att behålla en nyckelroll för visuell konspikuitet (t.ex., Ehinger, Hidalgo-Sotelo, Torralba, & Oliva, 2009; Kanan, Tong, Zhang, & Cottrell, 2009 ), en punkt som vi återkommer till senare i den här artikeln. Denna konspikuitetsbaserade klass av beräkningsmodell för ögonvägledning kräver dock en uppsättning antaganden som är begreppsmässigt och empiriskt problematiska. I avsnittet nedan lyfter vi fram dessa antaganden och utvärderar empiriska bevis på deras giltighet. Efter detta kommer vi att överväga de nya modeller som övervinner några av dessa begränsningar, inklusive modeller som lägger mindre vikt vid visuell lyhördhet. Vi begrundar sedan situationer där konspicuity modeller kan ge användbara beskrivningar av mänskligt beteende. Antagande 1: Pre-attentive funktioner drive fixering val En av de viktigaste antagandena bakom salience modeller är att enkla funktioner extraheras pre-attentively Geruschat, & Baker, 2003). I en virtuell promenadmiljö där deltagarna var tvungna att undvika vissa hinder samtidigt som de kolliderade med andra, kunde inte bara bildsalongen förklara mänskliga fixeringsdistributioner utan förutspådde att deltagarna skulle titta på mycket olika scenelement (Rothkopf, Ballard, & Hayhoe, 2007). Människor tittade främst på föremålen med endast 15% av fixeringar riktade mot bakgrunden. Salience-modellen förutspådde däremot att mer än 70 % av fixeringarna skulle ha riktats mot bakgrunden. Statistiska utvärderingar av bildkvaliteten i samband med aktiva uppgifter bekräftar således att de saknar motiveringsförmåga. De korrelationer som finns i vissa situationer när man tittar på statiska scener generaliserar därför inte till naturligt beteende. När det gäller bollsporter blir bristerna i de funktionsbaserade systemen ännu mer uppenbara. Saccades lanseras till regioner där bollen kommer att anlända inom en snar framtid (Ballard & Hayhoe, 2009; Land & McLeod, 2000). Avgörande, vid den tidpunkt då målplatsen är fixerad, finns det ingenting som visuellt skiljer denna plats från den omgivande bakgrunden av scenen. Även utan kvantitativ utvärdering är det tydligt att ingen bildbaserad modell kan förutsäga detta beteende. Liknande inriktning av för närvarande tomma platser ses i vardagliga uppgifter som tetillverkning (Land, Metnie, & Rusted, 1999) och smörgåstillverkning (Hayhoe, Shrivastava, Mruczek, & Pelz, 2003). När ett objekt placeras på disken, kommer folk att titta på det tomma utrymmet där objektet kommer att placeras. Som tidigare påpekats är det viktigt att undvika orsakssamband från samband mellan funktioner och fixeringar (Einhäuser & König, 2003; Henderson m.fl., 2007; Tatler, 2007), och faktiskt högre korrelerade strukturer som objekt erbjuder bättre prediktiv kraft för mänskliga fixeringar (Einhäuser, Spanien m.fl., 2008 ). Antagande 2: Det finns en standard bottom-up-läge att leta Ett implicit antagande i salience-baserade modeller är att det finns en "standard" uppgift-fri, stimulans-driven, sätt att visa och att vision för uppgifter är speciell på något sätt. Möjligheten av en sådan standard visningsläge som kan överskridas av andra faktorer diskuteras av flera nya författare (t.ex., Einhäuser, Rutishauser, & Koch, 2008; Underwood, Foulsham, van Loon, Humphreys, & Bloyce, 2006). Högre nivå faktorer konceptualiseras som modulatorer av detta grundläggande sätt att titta (se nedan). Detta antagande finns i hjärtat av ett brett spektrum av studier och har motiverat användningen av "free-viewing" som ett tillstånd i studier av bildvisning, i ett försök att isolera uppgiftsfri visuell bearbetning (t.ex., Parkhurst et al., 2002). Här får betraktaren inga specifika instruktioner under experimentet förutom att titta på bilderna. Antagandet att "free-viewing" är ett uppgiftsfritt villkor för betraktaren är diskutabelt. Det verkar mer troligt att free-viewing uppgifter helt enkelt ge ämnet gratis licens att välja sin egen interna agendor. Ett rimligt antagande om vad människor kan göra när de uppmanas att helt enkelt titta på bilder är att känna igen och komma ihåg innehållet, men vi kan inte vara säkra på deras interna prioriteringar. Följaktligen studerar vi inte tittarbeteende medan vi är fria från uppgift, utan vi studerar snarare tittarbeteende när vi inte har någon verklig kunskap om vad betraktaren har valt som syftet med att titta. Naturligtvis, fixeringsbeteendet vi engagerar oss i när "fritt visa" en bild kommer att vara mycket annorlunda än det när de är engagerade i en specifik uppgift som sökning, men detta innebär inte att den förra återspeglar någon "default" aktivitetsfri läge att titta. Inte bara är freeviewing en konceptuellt problematisk uppgift, utan även när deltagarna fritt tittar på bilder är korrelationerna mellan funktioner och fixeringar svaga (Einhäuser, Spanien m.fl., 2008; Nyström & Holmqvist, 2008; Tatler, 2007). Inom ramen för salongskartan kommer beslutet om var man ska fixera sig från beräkningen av salongen över hela det visuella fältet, följt av en winner-takesall process för att välja den mest framträdande platsen. För att detta ska tillåta mer än en sakkad, det finns övergående hämning vid varje deltagande plats. Även om detta system verkar vara en rimlig beräkningslösning på problemet med att skapa en iterativ modell för val av mål, finns det minst två problem med denna aspekt av modeller. I de flesta redovisningar av salience-baserade system, är den retinala positionen av bildinformation inte redovisas; således, minskande näthinneskärpa i periferin förbises (se Wischnewski, Belardinelli, & Schneider, 2010, för ytterligare information om underlåtenhet att överväga perifera provtagningsgränser i de senaste redovisningarna av fixering urval). Några nya modeller gör redogöra för näthinneprovtagning och vi kommer att överväga dessa senare. Men först tar vi hänsyn till de problem som är förknippade med att inte ta hänsyn till denna aspekt av visuell provtagning. Vincent, Troscianko och Gilchrist (2007) visade att funktionskodning blir opålitlig i periferin när den variabla upplösningen näthinnan beaktas. Funktionskartorna och de resulterande bärighetskartor som genereras vid redovisning av den varierande rumsliga upplösningen utanför den mänskliga fovea är mycket olik de som genereras om enhetlig upplösningsprovtagning antas. Detta innebär att belastningskartor som beräknas utan att hänsyn tas till upplösningen av perifer vision är biologiskt osannolika. Dessutom, Salience beräkningar som gör redogöra för rumslig provtagning heterogenicitet misslyckas med att diskriminera naturliga objekt mål i fotografiska scener (Vincent et al., 2007). Retinal anisotropies i provtagning resulterar i tendenser att flytta ögonen på särskilda sätt (Najemnik & Geisler, 2008). Människor tenderar att välja närliggande platser oftare än avlägsna platser som mål för sina sakkader (t.ex., Bahill, Adler, & Stark, 1975; Gajewski, Pearson, Mack, Bartlett, & Henderson, 2005; Pelz & Canosa, 2001; Tatler et al., 2006). På liknande sätt dominerar horisontella sakkader (t.ex. Bair & O'Keefe, 1998; Lappe, Pekel, & Hoffmann, 1998; Lee, Badler, & Badler, 2002; Moeller, Kayser, Knecht, & König, 2004). Inkorporera dessa tendenser i modeller för fixering urval dramatiskt förbättrar den prediktiva kraften i modellen (Tatler & Vincent, 2009 ); faktiskt, dessa motoriska fördomar ensam förutsagd fixering val bättre än en modell som bygger på homogen hälsa beräkning eller homogena kant funktionsextraktion. Vi måste därför redogöra för var information finns i näthinnans bild snarare än helt enkelt var toppar i någon godtycklig helscena funktionskarta kan förekomma. Misslyckas med att korrekt redogöra för var vinnaren är i salience kartan resulterar i distributioner av sakkad amplituder som inte matchar mänskliga ögon beteende ( Figur 2). Det är intressant att jämföra logiken bakom en winnertakes-all urvalsprocess och hur vi vanligtvis ser på behovet av att flytta ögonen. Den allmänna uppfattningen om behovet av att röra ögonen är att få fovean att bära på information som inte är fullt tillgänglig i den begränsade periferi visionen. Ögats rörelser tjänar således till att ge ny information om omgivningen, maximera informationsinsamlingen eller minska osäkerheten om den visuella stimulansen (t.ex. Najemnik & Geisler, 2005; Renninger, Verghese, & Coughlan, 2007). Detta kontrasterar mot den winner-takes-all strategi att välja regionen med den största signalen som nästa sakkad mål. För att ge uppmärksamhet att gå vidare från den mest framträdande toppen i salongskartan, är övergående hämning av varje deltagande plats ingår i modellen. Inbegripandet av övergående hämning på de platser som deltar baseras på psykofysiska experiment som tyder på att latensen ökar när man återvänder till nyligen besökta platser (Klein, 1980 (Klein, 2000 Klein & MacInnes, 1999; Posner & Cohen, 1984). Men empiriska bevis tyder på att det inte finns någon minskning i tendensen att återvända till nyligen fixerade platser när man tittar på fotografiska bilder Tatler & Vincent, 2008). Hooge, Over, van Wezel, och Frens (2005) fann att medan sakkader tillbaka till den tidigare fixerade platsen föregicks av längre fixeringstider (visar temporal IOR), fanns det inga tecken på någon minskning av frekvensen av sakkader tillbaka till tidigare fixerade platser. Oavsett om vi observerar något som liknar hämning av återvändande eller inte beror på statistiken över den dynamiska miljö som observeras (Farrell, Ludwig, Ellis, & Gilchrist, 2010) och uppgifter som kräver omfixeringar mellan objekt visar inga bevis för IOR (Carpenter & Just, 1978). När specifikt engagerade i födosök beteende, är omfixeringar sällsynta (Gilkrist, North, & Hood, 2001 ), men det är inte klart om detta beror på en låg nivå hämmande mekanism, särskilt okulomotoriska strategier specifika för födosök, eller helt enkelt minne för tidigare besökta platser (Gilkrist & Harvey, 2006). I själva verket visade Droll, Gigone och Hayhoe (2007) att platser är fast oftare om de är mer benägna att ha målet. Implementeringen av IOR i beräkningsmodeller för salience utgör ett uppenbart problem när man försöker simulera utökad visning. Om hämningen är långvarig, då refixeringar är omöjliga; om hämningen är övergående, då modellen förutspår cykliska ögonrörelser beteende. Inget av dessa är förenligt med mänskligt beteende. När du tittar på en bild av ett ansikte, kommer deltagarna att cykla runt triangeln av centrala ansiktsdrag (Yarbus, 1967). Men detta cykliska beteende är inte vanligt förekommande i mer komplexa scener och är verkligen inte en oundviklig konsekvens av att titta på samma scen i mer än några sekunder. I figur 3 jämförs fixeringsmönstren för en mänsklig observatör som tittar på en scen under en längre period med Ittis och Kochs (2000) salience-modell som inspekterar scenen för samma antal fixeringar. Det förefaller därför sannolikt att det krävs en annan mekanism för att förklara övergången från en fixering till Journal of Vision (2011) 11.5 i nästa. Detta kommer sannolikt att vara en mer aktiv mekanism, driven av ett särskilt mål, t.ex. sökande eller inhämtning av information. En rimlig utgångspunkt när man utvecklar en modell av ögonrörelser beteende är att göra det förenklade antagandet att ett första mål bör vara att förklara rumsliga snarare än timliga aspekter av tittarbeteende. Det blir dock allt tydligare att viktig information om de underliggande mekanismerna för val av mål i sakkaden också ligger inom det tidsmässiga området. Fastställande varaktigheter varierar från några tiotals millisekunder till flera hundra millisekunder och, i vissa situationer i verkliga beteenden, kan pågå i flera sekunder (Hayhoe et al., 2003; Land et al., 1999). Arbetet med vikten av fixeringstid i bildvisning börjar dyka upp (Handerson & Pierce, 2008; Nuthmann, Smith, Engbert, & Henderson, 2010). Bevis från naturliga uppgifter betonar behovet av att överväga fixering varaktigheter: fixering varaktigheter beror kritiskt på den tid som krävs för att förvärva den nödvändiga informationen för den nuvarande akten (Droll, Hayhoe, Triesch, & Sullivan, 2005; Hayhoe, Bensinger, & Ballard, 1998; Hayhoe et al., 2003; Land et al., 1999). Om fixeringstiderna varierar beroende på kraven på informationsutvinning, ignorera då denna informationskälla vid utvärdering och konstruktion av modeller för ögonvägledning (2009) och fullständig deltagarinformation finns i detta publicerade dokument. (C) Provsökväg från Ittis salience-modell. Simuleringsdata genereras med hjälp av den senaste versionen av verktygsrutan Saliency som laddas ner från http://www.saliencytoolbox.net med hjälp av standardparametrarna. Fullständiga detaljer om modellen finns i Walther och Koch (2006). Den simulering som visas här var för samma antal "sackade" som registrerats för de humandata som visas i (A). (D) Totalfördelning av simulerade sakkadamplituder från saliencemodellen (N = 39.638 simulerade sakkader). Separata simuleringar gjordes för 22 virtuella observatörer som "såg" samma 120 bilder som de mänskliga observatörer som användes i (B). För varje bild gjorde den virtuella betraktaren samma antal simulerade sakkader som den mänskliga observatören hade på den scenen. Salience modellen producerar större amplitud saccades än mänskliga observatörer och visar inte den karakteristiska positivt skev fördelning av amplituder. (2011) 11.5 saknar en grundläggande aspekt av kontrollen av allokeringen av uppmärksamhet. Inom ramen för både enkla laboratorieparadigm och komplexa naturliga beteende, finns det bevis för att sekvenser av fixeringar kan planeras parallellt (Zingale & Kowler, 1987). Ovanligt korta fixeringar tolkas ofta som att de är en del av en förprogrammerad sekvens och bevisen för detta i enkla uppgifter är betydande. Uttryck sakkader finns främst när de är en del av en ordnad sekvens av fixeringar i samma riktning som varandra (Carpenter, 2001 ). I den antisackade uppgiften, felaktiga prosackader följs ofta av kort varaktighet fixeringar innan en korrigerande sakkad till motsatt hemifield, ett resultat som tolkas som att återspegla parallell programmering av både den felaktiga och korrigerande sakkad innan felet initieras (Massen, 2004). Prevalensen av mycket korta fixeringsdurationer i vissa naturliga uppgifter (t.ex. Hayhoe et al., 2003) kan tolkas på samma sätt som kortvarig fixering har i enkla visning paradigm: som en del av en förprogrammerad sekvens av ögonrörelser. Från bildseende experiment, vet vi att konsekvensen mellan observatörer förändras över tiden, så att olika människor kommer att välja mer liknande platser för sina första få fixeringar än för senare fixeringar (Buswell, 1935). En möjlig förklaring till detta har varit att de första fixeringarna under en visningsperiod främst drivs av bildegenskaper (t.ex. Parkhurst et al., 2002). Senare studier har dock inte stött detta begrepp, vilket tyder på att korrelationerna mellan funktioner och fixeringar inte förändras över tid (t.ex. Nyström & Holmqvist, 2008; Tatler m.fl., 2005). Följaktligen måste de förändringar i tittarbeteendet som finns över tittartiden komma från faktorer på högre nivå. Således, tid inom en visning epok kan visa sig vara en informativ komponent för att modellera de underliggande mål urvalsprocesser. Eye guide i bildvisning utvärderas ofta genom att jämföra bildstatistik på fixerade och kontroll platser, extrahera bildegenskaper över ett litet fönster (1-2 grader av visuell vinkel) centrerad vid fixering (t.ex., Parkhurst et al., 2002; Tatler et al., 2006; och många andra). Detta tillvägagångssätt förutsätter att informationen i mitten av blicken innehåller det avsedda målet för varje sakkad. Detta verkar rimligt ur ögonrörelsebeteendets perspektiv i enkla laboratoriebaserade visningsparadigm. När det krävs för att fixera en liten perifer mål, sakkader som landar kort kommer nästan alltid att korrigeras så att fovea bringas att bära just på målet (t.ex., Becker, 1972 Becker,, 1991 Carpenter, 1988; Deubel, Wolf, & Hauske, 1984; Kapoula & Robinson, 1986; Prablanc & Jeannerod, 1975). Det är dock oklart om en sådan precision, som framgår av förekomsten av små korrigerande sakkader, är ett inslag i naturlig bildvisning (Tatler & Vincent, 2008). I samband med mer naturliga uppgifter kan sådan precision vara onödig. När man flyttade ett föremål förbi ett hinder, att få syncentrum inom ca 3 grader var tillräckligt: sakkader som förde foveae inom 3 grader av hindret korrigerades inte (Johansson, Westling, Backstrom, & Flanagan, 2001). På liknande sätt är sakkader av amplituder mindre än 2,5 grader i tetillverkning Observera att saliencemodellen helt enkelt cyklar runt ett litet antal platser, medan observatören inte gör det. De lägre tre raderna visar data indelade i de första 10 s, de mellersta 10 s, och de sista 10 s av visning, med matchade delar från den simulerade sekvensen av fixeringar som genereras av salience modellen. Simuleringsdata genererades med hjälp av den senaste versionen av verktygsrutan Saliency som laddats ner från http://www.saliencytoolbox.net med hjälp av standardparametrarna. Fullständiga detaljer om modellen finns i Walther och Koch (2006). (2011) 11.5 mycket sällsynt. Dessa fynd tyder på att det räcker att få ögat nära men inte nödvändigtvis exakt på ett mål för att tjäna många aspekter av naturligt beteende, särskilt när de föremål som behandlas är stora inom synfältet. När man gör stora omflyttningar från ena sidan av rummet till den andra, kommer blicken ibland att skiftas i en stor kombinerad rörelse av ögon, huvud och kropp. Vid andra tillfällen kan dock omplaceringen innebära en eller flera korta tidsbestämningar på väg till det avsedda målet. I detta fall verkar de fixeringar som görs på vägen inte landa på någon särskild plats på platsen. Det verkar osannolikt att dessa var avsiktligt riktade fixeringar; snarare utgör de tillfälliga stopp under en planerad förflyttning till det slutliga, avsedda objektet. Som sådan, innehållet i dessa enpassant fixeringar är osannolikt att ha spelat en nyckelroll i sakkad inriktning och modellera deras visuella egenskaper av dessa fixeringar är sannolikt vilseledande. En fråga som uppstår när man överväger ögonrörelser under naturligt beteende är om alla fixeringar vi gör är absolut nödvändiga för att tjäna det nuvarande beteendemålet eller om det finns en viss mängd redundans. Figur 4 visar ett exempel på ögonrörelser som gjorts i väntan på att vattenkokaren ska koka. Många av dessa verkar knappast vara absolut nödvändiga för den primära uppgiften och kan återspegla en mängd andra syften. Det är helt möjligt att dessa icke-väsentliga fixeringar inte är riktade med samma precision eller använder samma urvalskriterier som andra fixeringar. I allmänhet, den täta kopplingen av fixeringar till den primära uppgiften kommer att variera, beroende på sådana faktorer som tidstryck eller beteendekostnader. Till exempel kan fixeringar under körning vara mer kritiska än när man går, där tiden är mindre kritisk. Det är förmodligen ett misstag att tro att varje fixering måste ha ett identifierbart syfte och bör inriktas med samma precision eller urvalskriterier. Det kan vara under förhållanden med minskad kognitiv belastning som konspikuitetsbaserade fixeringar är mest sannolikt att manifesteras. Journal of Vision Inte alla de frågor som identifierats ovan är ödesdigra för befintliga metoder för beräkningsmodellering av val av fixering. Till exempel, införliva perifera akuitetsgränser (Assumption 3) i modeller är dragbar och flera författare har införlivat aspekter av detta i beräkningsmodeller (t.ex., Peters, Iyer, Itti, & Koch, 2005). Nya modeller betonar vikten av inhomogena näthinneprovtagning (t.ex. Wischnewski et al., 2010; Zelinsky, 2008). På liknande sätt kan modeller innehålla information om när i en visningsepok en fixering inträffar eller varaktigheten av fixeringen (Assumption 4). Modeller av fixering varaktigheter i scenen visning börjar dyka upp (Nuthmann et al., 2010). Flera nya modeller som försöker att införliva högre nivå faktorer i konton för fixering urval har utvecklats, en begränsning av den ursprungliga salience modell som erkändes från början (Itti & Koch, 2000). En möjlighet är att föreslå att top-down kontroll används för att selektivt vikta funktionskanalerna i salience modellen för att betona funktioner som definierar målet för en sökning (Navalpakkam & Itti, 2005). Ett framgångsrikt tillvägagångssätt har varit att införliva tidigare kunskap om var vissa objekt sannolikt kommer att hittas i en scen för att styra ögonrörelser (Torralba, Oliva, Castelhano, & Henderson, 2006). I denna modell ändras en översiktskarta över låggradig konspicuitet genom en kontextuell karta över var särskilda mål sannolikt kommer att uppstå. Sammanhangsbaserad vägledning och funktioner på låg nivå kombineras för att ge god prediktiv kraft för mänskliga fixering distributioner (Ehinger et al., 2009 ). Förutom att använda rumsliga förväntningar för att förfina sökområdet i en scen, tidigare kunskap om utseendet på objekt av en viss klass kan användas (Kanan et al., 2009). Med hjälp av kombinationen av en probabilistisk utseende karta, rumsliga kontextuell vägledning och låg nivå funktioner hälsa kan återigen användas för att förutsäga en betydande bråkdel av mänskliga fixeringar (Kanan et al., 2009). Medan majoriteten av de senaste beräkningsmodellerna har behållit en central plats för låg visuell konspicuity, vissa modeller avviker från detta och bygga runt alternativa kärnor. De två mest utvecklade av dessa alternativ kommer från Wischnewski, Steil, Kehrer och Schneider (2009; Wischnewski et al., 2010) och Zelinsky (2008). I Zelinsky's Target Acquisition Model, retinal inhomogenity av provtagning för den visuella bilden är computationally implementerad. Visuell information representeras inte som enkla funktionskartor utan som derivat av högre order, och kunskap om målet införlivas. Denna modell är framgångsrik på replikera mänsklig-liknande sökning av fotografiska scener och riktningen av den första sakkad i en men också att övervinna några av de problematiska antaganden som beskrivs ovan. I denna modell, retinal inhomogenitet av funktionsbearbetning ingår och modellen centrerar runt integrationen av statiska funktioner, dynamiska funktioner, proto-objekt, och uppgift. Tonvikten i denna modell är inte hur statiska funktioner modifieras av andra faktorer, utan snarare att representationen underliggande sakkad målinriktning är en integration över dessa nivåer av bearbetning. Dessa författare föreslår att de olika nivåerna av information integreras i en övergripande, retinotopisk uppmärksamhet prioritet karta. Begreppet uppmärksamhet prioritet karta som integrerar låg-nivå och hög nivå köer har föreslagits flera gånger i neurofysiologisk litteratur (Fecteau & Munoz, 2006 (Gottlieb, Kusunoki, & Goldberg, 1998), och frontal ögonfält (Thompson & Bichot, 2005). Uppkomsten av en prioriterad karta för att återspegla valet av antingen ett mål eller en åtgärd i den bakre parietal cortex och efterföljande områden stöds och är helt klart nödvändigt för att medla riktade rörelser. Det är också allmänt accepterat att både nedifrån-och-upp-signaler bidrar till sådana prioriterade kartor (Bichot & Schall, 1999; Gottlieb m.fl., 1998). Det sätt på vilket sådan verksamhet framträder ur kombinationen av stimulans- och uppgiftssammanhang är dock olöst och ligger utanför denna översyns räckvidd. Wischnewski m.fl.Begreppet proto-objekt som en nyckelkomponent i val av fixering liknar de senaste förslagen från Henderson, Malcolm och Schandl (2009). Dessa författare föreslog att urvalet utgår från en representation av proto-objekt rangordnade efter kognitiv relevans. En annan anmärkningsvärd egenskap hos Wischnewski et al.Modellen är inkorporering av dynamiska egenskaper. Behovet av att redogöra för dynamiska stimuli och införandet av rörelse som en funktion i modeller har erkänts för en tid (se Dorr, Martinetz, Gegenfurtner, & Barth, 2010) och flera versioner av conspicuity-baserade modeller har införlivat dynamiska funktioner (t.ex., Itti, 2005). Det är dock fortfarande så att de allra flesta studier av ögonrörelser när man tittar på komplexa scener använder fotografiska bilder av verkliga scener, som nödvändigtvis inte fångar både dynamiken i verkliga scener och den komplexa, tidsberoende, naturen av uppgift influenser. Med tanke på denna paradigmiska dominans av bildvisning, kommer vi först att överväga om detta paradigm är en lämplig domän för att studera ögonvägledning, innan vi överväger vad man kan lära sig av att studera ögonrörelser i dynamiska och uppslukande sammanhang. Kan vi lära oss hur vi fördelar blickar i naturliga miljöer och under naturligt beteende från hur människor tittar på bilder? Även om det är tydligt att modeller av bildvisning har nytta av att förstå uppgifter som innebär att titta på bilder på en datormonitor, är det viktigt att överväga om vi kan använda dem för att dra slutsatser om principer för val av fixering när man beter sig i naturliga miljöer. Vi är inte de första som ställer frågor om bildernas lämplighet som surrogat för verkliga miljöer. Henderson (2003 Henderson) (, 2006 Henderson (, 2007 har diskuterat denna fråga vid flera tillfällen. Vi vill fästa uppmärksamheten på två särskilda frågor: förutfattade meningar som införts genom utformningen av scenen och effekterna av plötsliga scenutbrott. Den fysiska skillnaden mellan fotografier och verkliga miljöer är uppenbar: det dynamiska utbudet av ett fotografi är mycket mindre än en verklig scen; många djup köer (stereo och rörelse parallax) saknas i statiska bilder; rörelse köer (både egorörelse och yttre rörelse) saknas när man tittar på fotografier; observatörens synvinkel i en stillbild är fast och definieras av synvinkeln hos fotografen, som typiskt speglar kompositionsfördomar. Det är inte bara synfältet som är begränsat till den vinkel som visas av bildskärmen, utan även bildens skala är vanligtvis odefinierad och beror på en slutledning från observatören. Till exempel, en platta i en verklig inställning kan subtend 10 grader, beroende på platsen för observatören, men i en bild av en scen kan det subtend endast en grad eller två, och ämnet måste härleda synpunkten. Detta verkar vara en ganska sofistikerad beräkning och är i strid med den väsentliga idén om hälsa att låg nivå pre-uppmärksamma bilden har kontroll blick, med endast begränsad perceptuell analys. Inte bara är innehållet i fotografier långt borta från verkliga bilder, men också placera bilderna inom gränserna för datormonitorns ram introducerar starka fördomar i hur scenerna ses. Det finns en stark tendens att fixera centrum av bilder på en bildskärm oavsett scenens innehåll (Tatler, 2007; Vincent, Baddeley, Correani, Troscianko, & Leonards, 2009 ). Om, som Vincent et al. föreslå, upp till 34-56% av ögonrörelserna bäst redovisas av en partisk för att fixera skärmcentrum, sedan modellering av det visuella innehållet i dessa fixeringar kommer att vara mycket vilseledande. Bildvisning paradigm tar vanligtvis formen av en serie av prövningar som kännetecknas av den plötsliga uppkomsten av en bild, följt av några sekunder av visning, följt av den plötsliga offset av bilden. Plötsliga utbrott kan i sig självt påverka inspektionsbeteendet. Som diskuterats tidigare, visas mönster verkar förändras över tid: det finns inter-observer konsekvens i de platser fixerade tidigt i visning, men detta minskar med ökande tittartid (t.ex., Parkhurst et al., 2002; Tatler et al., 2005). Även om denna iakttagelse har gett upphov till en fortsatt debatt om huruvida detta uppstår på grund av en tidig dominans av hälsa följt av en övergång till mer uppifrån-och-ned kontroll senare i tittande, är en mer grundläggande fråga vad konsekvenserna av tidiga skillnader är för allmängiltigheten av fynd. Om visningen är annorlunda under de första sekunderna efter plötslig scendebut (en observation som författarna är överens om), då urvalskriterierna för dessa första få fixeringar är annorlunda för dem som senare visas. Problemet uppstår eftersom det inte finns någon realworld analog av den plötsliga uppkomsten av en hel scen, och det är känt att aktiviteten hos neuroner som är involverade i valet av mål är mycket annorlunda för plötsliga utbrott (Gottlieb et al., 1998). Inte ens att öppna en dörr till ett rum är som ett plötsligt utbrott: här dyker scenen fortfarande upp när dörren öppnas. Om vi accepterar att plötsliga helscena utbrott är speciella för statiska scenparadigm, då kan de målinriktningsbeslut som ligger bakom sakkader som togs tidigt under visningsperioder vara specifika för de plötsliga paradigmerna. Eftersom sådana experiment vanligtvis bara visar scener i några sekunder (i regionen 1-10 s i de flesta studier), kan detta påverka en betydande del av de ögonrörelser som modelleras. Det kan hävdas att visionens "syfte" är mycket annorlunda när man tittar på en statisk scen till när man engagerar sig i verkliga beteende. I naturliga uppgifter kan ett viktigt mål av vision ses som att extrahera visuell information och samordna de motoriska åtgärder som krävs för att slutföra uppgiften. Men när man tittar på fotografiska scener, finns det sällan en uppgift som innebär aktiv manipulering av objekt i miljön. I stället kan uppgiften vara att söka efter ett mål, att komma ihåg scenen eller att göra en viss bedömning av scenens innehåll. Dessa klasser av uppgifter är bara en delmängd av den repertoar av beteenden som vi utför i den verkliga världen. De principer som styr sakkaden med inriktning på beslut i de uppgifter som används i bildseende paradigm skiljer sig med största sannolikhet från dem som används när de ägnar sig åt aktiva, verkliga uppgifter. Bristerna i statiska bilder som surrogater för verkliga miljöer har uppmärksammats av många utredare (t.ex. Henderson, 2007; Shinoda, Hayhoe, & Shrivastava, 2001). Som ett resultat av detta erkännande, ett växande antal studier börjar använda videor eftersom dessa stimuli innehåller dynamisk information (t.ex., Carmi & Itti, 2006; Itti, 2005; 't Hart et al., 2009). Dynamiska funktioner kan vara starka prediktorer av ögonrörelse beteende (Itti, 2005). Detta kan dock inte generaliseras till naturligt beteende eftersom de täta redaktionella nedskärningar som finns i många filmsekvenser utgör en ovanlig och konstgjord situation för det visuella systemet. Redaktionell skärningar resulterar i minnes- och okulomotoriska störningar till normal scenuppfattning (Hirose, Kennedy, & Tatler, 2010). Dessutom resulterar sådana nedskärningar i beteende som är olikt hur vi ser kontinuerliga filmer utan nedskärningar (Dorr et al., 2010; 't Hart et al., 2009). När man tittar på kontinuerliga filmer i en dynamisk verklighetsmiljö försvann den prediktiva kraften hos både statiska och dynamiska funktioner (Cristino & Baddeley, 2009 ). Således kan film-stil redigerade videoklipp vara problematiska stimuli. Det är också möjligt att monitorns inramningseffekter fortsätter att framkalla centrala fördomar till scenvisning som är ekologiskt ogiltiga: medan den centrala fördomarna är svagare för kontinuerliga filmer, kvarstår den och förklarar en betydande del av ögats rörelsebeteende (Cristino & Baddeley, 2009; Dorr et al., 2010; t Hart et al., 2009). Det bör upprepas vid denna tidpunkt att det ursprungliga målet med konspicuity modeller var inte riktigt att förklara ögonrörelser utan snarare att förklara uppmärksamhet fånga, utvärdera detta genom att använda ögonrörelser. I detta avseende var sådana modeller egentligen inte utformade för att förklara ögonrörelser i allmänhet och bör inte förväntas generalisera till naturligt beteende. Det finns en stor litteratur om uppmärksamhet och okulomotorisk fångst som vi inte kommer att gå igenom här. I allmänhet är resultaten av denna litteratur blandade. Det finns goda bevis för att specifika stimuli som plötsliga utbrott, nya föremål eller rörelsetransienter har stor makt att dra till sig uppmärksamhet (Franconeri & Simons, 2003; Gibson, Folk, Teeuwes, & Kingstone, 2008; Irwin, Colcombe, Kramer, & Hahn, 2000; Lin, Franconeri, & Enns, 2008; Theeuwes & Godijn, 2001). Det är mindre tydligt om vissa klasser av stimuli drar till sig uppmärksamhet på ett obligatoriskt sätt, oberoende av ämnets uppgift satt eller pågående kognitiva mål (Jovancevic m.fl., 2006; Yantis, 1998). Medan mycket av naturligt beteende kan vara under uppgiftsdriven kontroll, det finns tydligt ett behov av en mekanism för att fånga uppmärksamhet och ändra den pågående kognitiva agendan. Många aspekter av naturliga miljöer är oförutsägbara och det måste finnas en mekanism för att varna observatören för oväntade faror. Vårt subjektiva intryck av att uppmärksamhet och blick på ett tillförlitligt sätt dras till ovanliga stimuli eller händelser i miljön argumenterar för någon mekanism som salience. Det är en giltig fråga om saliencemodeller kan fungera i dessa fall. Den viktigaste svårigheten är att fri visning av statiska bilder förmodligen inte är ett bra paradigm vare sig för uppmärksamhetsfångning eller för naturlig syn, som vi har diskuterat. Problemet i naturlig vision är att en stimulans som är framträdande i ett sammanhang, såsom perifer rörelse med en stationär observatör, kanske inte är framträdande i en annan Journal of Vision (2011) 11.5 sammanhang, såsom när observatören rör sig och genererar komplex rörelse på näthinnan. För att ta itu med detta problem föreslog Itti och Baldi (2006) att "salienta" händelser eller platser är de som är oväntade eller överraskande, där överraskning definieras som en statistisk avvikelse från den senaste historien om visuella stimuli. Överraskande stimuli motsvarar därför statistiska avvikelser i tiden, medan framträdande stimuli är statistiska avvikelser i rymden. En ny artikel av Bruce och Tsotsos (2009) återspeglar denna idé i rymddomänen genom att definiera salience som ett "överraskande" värde eller i vilken utsträckning en region skiljer sig från sitt grannskap. Någon form av överraskningsmekanism är nödvändig för att dra till sig uppmärksamhet till stimuli som är viktiga men inte omfattas av den nuvarande uppgiften. Det finns bara lite arbete på den statistiska grunden för bildandet av en överraskningssignal. Itti och Baldi förmodar att det visuella systemet lär sig statistik över bilder genom att uppskatta fördelningen av parametrar för sannolikhetsfördelning som kan förklara nya bildfunktionsdata. I samband med videosekvenser, som efterföljande bildramar bearbetas, Bayesian inference uppdaterar tidigare med den bakre från föregående ram. De mäter överraskning som förskjutningen mellan bakre och tidigare sannolikheter för modellparametrar. Itti och Baldis modell är en komplex multiparametersimulering av tidig visuell bearbetning och fungerar på mycket korta tidskalor (100 ms). Således är det osannolikt att återspegla de långsiktiga minnesfaktorer som är involverade i naturligt beteende. De flesta scener är välbekanta och observatörer har möjlighet att bygga omfattande långsiktiga minnesrepresentationer som byggts upp över tusentals fixeringar. Henderson (2005, 2008) och Matsukura, Brockmole, och Henderson (2009) visade att ämnen är mer benägna att fixera förändringar i scener när de tidigare har sett scenen för några sekunder. Uke-Karacan och Hayhoe (2008) visade att flera minuters erfarenhet i en virtuell miljö ledde till ökade fixeringar på förändrade objekt i scenen. Således kan stimuli som är överraskande med avseende på en tidigare förväntan vara ett kraftfullt sätt att dra till sig uppmärksamhet. Det är därför tydligt att det finns omständigheter under vilka konspicuity-baserade modeller av ögonvägledning och uppmärksamhet kan ge förklaringar till mänskligt beteende. När den visuella signalen i miljön är stor (som är fallet i enkla funktionsbaserade söksystem och plötsliga paradigm eller när en oväntad händelse inträffar), då denna signal kommer att driva ögonrörelse beteende. Det är en empirisk fråga om uppmärksamhet som fångas upp av stora signaler, det vill säga överraskningsmekanismerna, utgör en betydande del av det vanliga okulomotoriska beteendet. Lärda strategier som att söka efter stoppskyltar vid korsningar kan säkert hantera många av den naturliga världens öden, men det är uppenbart att en viss uppmärksamhets mekanism är nödvändig. Att förstå hur den visuella världen kodas i minnet för att ligga till grund för tidigare förväntningar och möjliggöra tillförlitlig upptäckt av överraskande stimuli är en viktig fråga som måste lösas. En relaterad fråga är i vilken utsträckning överraskningsmekanismer kan moduleras av beteendemål. Till exempel kan man föreställa sig att det visuella systemet kan ha uppgiften att söka överraskande stimuli som en prioritet under många omständigheter, eller alternativt, vision kan bara prioritera överraskande stimuli när det inte finns någon annan pressande efterfrågan. Svaret på dessa frågor skulle hjälpa till att avgöra i vilken utsträckning resultat från bildvisning kan generaliseras till naturligt beteende. Vi har hävdat att de konspicuity-baserade teoretiska modellerna inte kan förklara många aspekter av människans fixering beteende och att bildvisning (och kanske filmvisning) är ett problematiskt paradigm för att förstå ögonrörelse beteende. Med tanke på att en grundläggande funktion av vision är att tillhandahålla information som är nödvändig för överlevnad, om vi ska förstå de principer som ligger till grund för val av fixering, måste vi överväga ögonrörelser i samband med beteendemål, där kravet är att söka relevant information vid den tidpunkt då det behövs. De flesta moderna modeller av fixering urval erkänner vikten av att redovisa för kognitiv kontroll av ögonrörelser. Men få engagerar sig i behovet av att betrakta visuellt urval som i grunden och invecklat kopplat till handling. Ett undantag från detta är Schneiders (1995) Visual Attention Model, som skiljer "vad" och "var" komponenter i målval, med den senare överväger urval för åtgärder. Trots sina konceptuella och empiriska styrkor (Deubel & Schneider, 1996) har betydelsen av att välja handling i modeller för ögonvägledning inte framhävts i nyare modeller. Empiriska utvärderingar visar att konspicuity-baserade teoretiska modeller saknar förklarande kraft i samband med naturligt beteende (t.ex. Rothkopf m.fl., 2007). Således hävdar vi att conspicuity-baserade tillvägagångssätt inte är en lämplig teoretisk ram för att förstå ögonrörelser i samband med naturligt beteende. Utmaningen för detta område är därför att utveckla ett lämpligt teoretiskt alternativ. Dessutom krävs modeller som gör empiriskt testerbara förutsägelser om val av fixering. I de avsnitt som följer, vi först överväga de viktigaste resultaten från studier av naturliga uppgifter som är vanliga i flera fall av beteende. Vårt mål i detta avsnitt av artikeln är att samla gemensamma resultat från en rad olika naturliga uppgiftsinställningar för att identifiera gemensamma principer för val av fixering snarare än att ge omfattande detaljer om någon naturlig uppgift. Genom att förstå de gemensamma iakttagelserna kan vi identifiera allmänna principer som ligger till grund för ögonrörelser i naturliga uppgifter. Av dessa principer framgår det tydligt att de frågor som måste förklaras med någon teori om naturlig ögonvägledning Journal of Vision (2011) 11.5 skiljer sig något från dem som vanligen beaktas i nuvarande modeller. De principer som identifieras här erbjuder de väsentliga element från vilka teoretiska modeller kan byggas. Kognitiv kontroll av ögonrörelser var väl etablerad innan utvecklingen av salience modeller (t.ex., Buswell, 1935; Kowler, 1990; Yarbus, 1967). Detta fall har förstärkts genom nyare arbete med naturliga uppgifter. Alla studier av ögonrörelser under naturligt beteende visar att det finns en intim koppling mellan var vi letar och den information som behövs för de omedelbara uppgiftsmålen (Epelboim et al., 1995; Hayhoe et al., 2003; Land & Furneaux, 1997; Land et al., 1999; Patla & Vickers, 1997; Pelz & Canosa, 2001 ). Kopplingen mellan våra beteendemål och fördelningen av overt visuell uppmärksamhet framhävs av det faktum att när man engagerar sig i en naturlig uppgift i huvudsak alla fixeringar faller på uppgifterrelevanta objekt (Hayhoe et al., 2003; Land et al., 1999), medan innan man börjar en uppgift (såsom sandwich makeing) fördelningen av fixeringar mellan uppgift-relevanta och -irrelevanta objekt är ungefär lika (Hayhoe et al., 2003; Rothkopf et al., 2007). I vilken utsträckning fixeringsplaceringen drivs av informationsinsamlingskraven för en interaktion med ett objekt demonstrerades av Rothkopf et al. (2007) i en uppslukande virtuell verklighetsmiljö. Här, fixeringar på identiska objekt varierade avsevärt beroende på om deltagaren försökte närma sig eller undvika objektet ( Figur 5). Detta resultat belyser vikten av att förstå funktionen hos varje fixering för att förstå fixering placering. Den intima kopplingen mellan vision och handling återspeglas i den konsekvens som observeras mellan individer som utför naturliga uppgifter. Olika individer visar en hög grad av konsekvens i var och när de tittar på informativa platser medan engagerade i naturliga beteenden. Förarna tittar konsekvent på eller nära tangentpunkten i en böj eller körfält framåt, med cirka 50% av fixeringar görs av tre förare som faller inom ett område subtending endast ca 3 grader i diameter (Land & Lee, 1994). Fixeringar på andra fotgängare när man går är mycket konsekvent över individer: trots en brist på några uttryckliga instruktioner, det fanns en hög grad av konsekvens i när och hur länge mötande fotgängare var fixerade (Jovancevic-Misic & Hayhoe, 2009 ). När man skär en smörgås fixerar man alltid den första beröringspunkten med kniven och flyttar blicken längs skärningspunkten, strax före kniven (Hayhoe et al., 2003). Likheten i fixeringssekvenser av olika individer när man tar vattenkokaren till diskbänken för att fylla den illustreras i figur 6. En liknande imponerande grad av inter-observer konsistens kan hittas när du spelar in blickens beteende i Figur 5. När ämnen som navigerar i en virtuell miljö uppmanas att närma sig och plocka upp ett objekt, tenderar deras fixeringar att vara centrerade på objektet, men när försökspersonerna uppmanas att undvika objektet, deras fixeringar kramar kanten av objektet. Längtan på objektet är identisk, men dess tillhörande användningar har förändrats, dramatiskt ändra fixeringsfördelningens egenskaper. Från Rothkopf et al. (2007)............................................................................................. Observatörer som tittar på en magiker utför ett trick. När man gör en cigarett och lättare "försvinn", observatörer konsekvent fixera vissa platser vid de avgörande ögonblicken i föreställningen (Kuhn & Tatler, 2005). Detta trick bygger på den enkla principen att distrahera observatören medan först tändaren och sedan cigaretten tappas. Vid dessa avgörande punkter ser observatörerna konsekvent åt motsatt håll till den som används för att släppa objektet (Kuhn & Tatler, 2005; Tatler & Kuhn, 2007). Denna felriktning till den olämpliga handen är hårt kontrollerad i rum och tid, så att ca 300 ms innan objektet släpps, de flesta deltagare kommer att titta på samma (olämpliga) plats (Tatler & Kuhn, 2007). Naturligtvis måste frågan ställas om hur magikern ser till att publiken konsekvent vilseleds vid dessa avgörande tillfällen. Dessa författare har visat att det är magikerns Figur 6. Skanna mönster av tre personer som tar vattenkokaren till diskhon för att fylla den innan du gör te (från Land et al., 1999). (2011) 11.5:5, 1-23 Tatler, Hayhoe, Land, & Ballard 13 egen blickriktning som är nyckeln till att framgångsrikt felrikta observatören (Kuhn, Tatler, & Cole, 2009). En tydlig konsekvens av den rumsliga och tidsmässiga konsekvensen mellan deltagarna i naturliga uppgifter är att besluten om var och när man ska fördela blicken måste styras av samma underliggande principer hos olika individer. Med tanke på ögonrörelsernas roll för att samla in information för att utföra uppgifter, är det vettigt att fixeringsmönster mellan individer bör vara likartade, eftersom de kommer att återspegla de fysiska och dynamiska egenskaperna i miljön samt gemensamma beteendemål. Denna stabilitet i fixeringsmönster gör undersökningen av naturligt beteende oväntat tillgänglig för experimentella undersökningar. Den höga graden av konsekvens som finns i blickfördelningen i naturliga miljöer är i kontrast till de ofta ganska låga sammansättningar som finns mellan individer när man tittar på statiska scener. Speciellt efter några sekunder från början av en statisk scen, det finns ofta mycket lite konsekvens i där olika observatörer fixera. Följaktligen kan man hävda att de principer som ligger till grund för val av fixering under naturliga uppgifter kan vara mer robusta än de som forskare har försökt fånga i modeller av ögonvägledning när man tittar på statiska scener. Journal of Vision Ett slående drag i naturligt beteende är att det inte bara finns en snäv rumslig koppling mellan ögat och målet för den aktuella motorakten utan också att det finns en snäv tidskoppling mellan vision och handling. Detta visades elegant av Johansson et al. (2001), som mätte ögats avgångstid i förhållande till handen som objektet manövrerade ett föremål förbi ett hinder. Gaze flyttade till nästa mål precis vid den punkt som objektet rensat hinder. Liknande tid låsning av fixeringar och åtgärder har observerats i körning (Land & Lee, 1994; Land & Tatler, 2001), göra te eller smörgåsar (Hayhoe et al., 2003; Land et al., 1999), musik synläsning (Furneaux & Land, 1999), promenader (Patla & Vickers, 2003), och läsning högt (Buswell, 1920). Allestädes närvarande i denna tidskoppling av ögonreaktioner understryker nödvändigheten av att beakta ögonplacering i tid såväl som i rymden. Dessutom kan det mycket väl vara så att den korrekta timliga placeringen av ögonen är mer avgörande för ett framgångsrikt slutförande av beteenden än exakt rumslig placering och att skickliga prestationer är lika beroende av rätt fördelning av blicken i tid som i rymden (Land & McLeod, 2000). Implicit i mycket av forskningen om naturliga uppgifter är slutsatsen att människor måste lära sig vad man ska titta på och när (Chapman & Underwood, 1998; Land, 2004; Land & Furneaux, 1997; Land & Tatler, 2009 ). Till exempel i en virtuell körmiljö, Shinoda et al. (2001) uppmanade deltagarna att leta efter stoppskyltar när de körde en stadsrutt. Cirka 45% av fixeringar föll i närheten av korsningar under denna uppgift, och som kan förväntas av detta, deltagarna var mer benägna att upptäcka stoppskyltar placerade nära korsningar än de som placeras i mitten av ett block. Detta resultat tyder på att förarna har lärt sig att trafikskyltar är mer sannolika runt korsningar och på så sätt att de framför allt riktar blicken mot dessa regioner. På en mer detaljerad nivå måste människor lära sig den optimala platsen för den specifika information de behöver. Till exempel, var på vattenkokaren ett ämne kommer att titta beror på vad de behöver göra med vattenkokaren. När du väntar på att det ska koka, kommer de att titta främst på fyllnadsnivån indikator och växla (Figur 4). När den placeras på basen växlar fästen mellan botten av vattenkokaren och fästen som sticker ut från basen (på arbetsytan). När vatten hälls ut från vattenkokaren, fixeras vattnet i det mottagande kärlet. Människor måste inte bara lära sig var relevant information finns, utan också i vilken ordning fixeringarna måste göras för att utföra uppgiften. När man gör en smörgås måste man alltså hitta jordnötssmöret och brödet innan man plockar upp dem, plocka upp kniven innan man sprider sig och så vidare. Detta innebär att en fullständig förståelse av ögonrörelser i naturligt beteende kommer att kräva en förståelse av hur uppgifter lärs och representeras i hjärnan, varav mycket förmodligen sker under långa tidsperioder under utveckling. I vuxenlivet kan man lära sig färdigheter snabbare, eftersom de bygger på relaterade färdigheter som redan förvärvats. I en studie som utforskade utvecklingen av ögon-hand samordning i en ny uppgift, Sailer, Flanagan, och Johansson (2005) använde en musliknande kontroll uppgift för att visa att inledningsvis ögonen släpade efter handling, uppenbarligen ge feedback information om framgången med den sista manövern. Men en gång skicklig på denna uppgift (efter ca 20 min), ögonen ledde rörelsen av muspekaren systematiskt med ca 0,4 s, förutse nästa mål för markören på skärmen. På samma sätt, inlärarförare fixera precis framför bilen när kurvtagning, medan mer erfarna förare tittar in i kurv och fixera punkter på vägen som kommer att nås så mycket som 3 s senare, vilket förutser eventuella behov av framtida åtgärder (Land, 2006; Land & Tatler, 2009). I stabila miljöer behöver observatören bara uppdatera platserna för objekt som flyttas eller övervaka objekt som ändrar tillstånd. I dynamiska miljöer som körning, promenader eller idrott måste man lära sig mer komplexa egenskaper. När människor går behöver de veta hur fotgängare vanligtvis beter sig och hur ofta de skall se på dem. Det faktum att människor verkligen lär sig sådan statistik visades av Jovancevic-Misic och Hayhoe (2009). I en riktig promenadmiljö kunde de Journal of Vision (2011) 11.5:5, 1-23 Tatler, Hayhoe, Land, & Ballard 14 aktivt manipulera allokeringen av blicken genom att variera sannolikheten för potentiella kollisioner. Manipuleringen av sannolikheten för en potentiell kollision av en riskfylld fotgängare (dvs. en som tidigare försökt sig på kollisioner) åtföljdes av en snabb förändring av fördelningen av blicken. Ämnena lärde sig nya prioriteringar för allokering av blickar inom några få möten och tittade både förr och längre på potentiellt farliga fotgängare. Detta fynd generaliserar tidigare arbete, till exempel, av Han och Kowler (1989), visar känsligheten av sakkader för stimulans sannolikhet. Ytterligare bevis för att lära sig de dynamiska egenskaperna i miljön kommer från det faktum att sakkader är ofta proaktiva, det vill säga, de görs till en plats i en scen innan en förväntad händelse. När de gick, tittade de på riskfyllda fotgängare innan de gick på en kollisionskurs. I cricket, squash och fånga bollar, spelare förutse studsa punkt bollen med 100 ms eller mer (Land & McLeod, 2000). Denna förmåga att förutsäga var bollen studsar beror på tidigare erfarenhet av bollens bana i kombination med aktuella sensoriska data. Detta tyder på att observatörer har lärt sig modeller av världens dynamiska egenskaper som kan användas för att placera blicken i väntan på en förutsagd händelse. I själva verket, med tanke på neurala förseningar mellan ögat och cortex, i tidskritiska beteenden som körning och bollsporter, måste handlingskontroll fortsätta på grundval av förutsägelser snarare än uppfattningar. Det framgår tydligt av dessa exempel att typerna och tidsskalorna för lärande i ovanstående exempel varierar avsevärt. Därför måste varje teoretisk modell kunna förklara lärandet inom detta breda område. Om vi ska placera lärandet i centrum för teoretiska berättelser om ögonvägledning, är det viktigt att överväga hur det kan genomföras i hjärnan. Belöningssystemet, som har varit inblandat i en mängd olika aspekter av lärande, erbjuder ett lämpligt system för att genomföra det lärande som krävs för att distribuera blicken i naturligt beteende. Det har blivit allt tydligare att hjärnans interna belöningsmekanismer är intimt kopplade till det neurala maskineri som styr ögonrörelserna. Schultz m.fl. har visat att dopaminerga neuroner i basala ganglier signalerar den belöning som förväntas av en handling. dopaminets roll i förväntad belöning signaleras som den delas ut i väntan på resultatet av ett beteende (t.ex., Schultz, Tremblay, & Hollerman, 2000). Känslighet att belöna är uppenbar i hela det sakkadiska ögat rörelse kretsar. Caudate cell svar återspeglar både målet för en kommande sakkad och den belöning som förväntas efter att ha gjort rörelsen (Hikosaka, Nakamura, & Nakahara, 2006). Saccade- relaterade områden i cortex (LIP, FEF, SEF, och DLPF) alla uppvisar känslighet för belöning (Dorris & Glimcher, 2004; Glimcher, 2003; Glimcher, Camerer, Fehr, & Poldrack, 2009; Platt & Glimcher, 1999; Stuphorn & Schall, 2006; Stuphorn, Taylor, & Schall, 2000; Sugrue, Corrado, & Newsome, 2004). De neuroner som är involverade i den sakkadiska målinriktningen svarar på ett graderat sätt på både den förväntade belöningen och sannolikheten för en belöning under perioden före verkställandet av svaret. Känslighet för båda dessa variabler är avgörande för lärandet och följaktligen för att koppla fixeringsmönster till uppgiftskrav. De cortical saccade-relaterade områdena konvergerar på caudatekärnan i basala ganglierna, och corticalbasal ganglia-superior colliculus krets verkar reglera kontrollen av fixering och timingen av planerade rörelser. En sådan reglering är ett avgörande krav för uppgiftskontroll av fixeringar. Relevansen av det neurofysiologiska arbetet på belöningen kanske inte är omedelbart uppenbar för vanligt mänskligt beteende. I neurofysiologiska paradigmer, vanligtvis en primär belöning såsom juice eller en russin levereras efter djuret utför en handling. Detta händer naturligtvis inte i verkliga livet när man gör en ögonrörelse. Men, ögonrörelser är i syfte att få information, och denna information används för att uppnå beteendemål, såsom att göra en smörgås, som är ytterst viktiga för överlevnad. Således kan visuell information som förvärvas under en fixering ses som en sekundär belöning och kan medla lärandet av blickmönster på grund av dess slutliga betydelse för anpassning och överlevnad. Flera forskare har faktiskt kvantifierat den inneboende belöningen i samband med att titta på särskilda visuella stimuli. Deaner, Khera, Platt (2005) och Shepherd, Deaner och Platt (2006) mätte hur mycket flytande belöning apor var villiga att ge upp för att få visuell information om medlemmar i sin sociala grupp. I detta fall är vätska mätbar, yttre motsvarighet till en intern belöning som härrör från blick. Således verkar det dopaminerga maskineriet vara intimt relaterat till känsligheten av ögonrörelse mål val till beteendemässiga resultat. Belöningen känslighet ögonrörelse kretsar ger neurala underlag för förstärkning lärande modeller av beteende (Montague, Hyman, & Cohen, 2004; Schultz, 2000). Matematik av förstärkning lärande är potentiellt användbart för att förstå hur komplexa blickmönster kan genereras (Sutton & Barto, 1998). Dopaminerga celler signalerar den belöning som förväntas av en åtgärd, och förstärka lärande modeller är relevanta eftersom de tillåter en agent att lära sig vilka åtgärder eller åtgärder sekvenser kommer att leda till belöning i framtiden. Med tanke på en uppsättning möjliga tillstånd, och åtgärder som kan associeras med dessa stater, förstärka lärande algoritmer gör det möjligt för en agent att lära sig en politik för att välja åtgärder som i slutändan kommer att maximera belöningen. Det har varit få försök att modellera de ögonrörelser som observerats i komplext beteende. En figur 7. Modellen av Sprague et al. (2007)............................................................................................. (A) En virtuell agent i en simulerad gångmiljö. Agenten måste extrahera visuell information från miljön för att kunna utföra tre deluppgifter: stanna på trottoaren, undvika blå hinder, och plocka upp lila skräp objekt (uppnådda genom att kontakta dem). Insetet visar beräkningen för att stanna kvar på stigen. Modellagenten lär sig hur man sätter in uppmärksamhet/gaze vid varje steg. (B) Agenten lär sig en policy för att välja en åtgärd, med tanke på nuvarande tillståndsinformation från blicken för en given uppgift. Varje åtgärd har ett tillhörande värde, och agenten väljer alternativet med det högsta värdet. (C) Sju steg efter inlärning. Agenten väljer den uppgift som minskar osäkerheten om belöningen mest. De röda linjerna visar att agenten använder visuell information för att undvika hindret. Den blå linjen indikerar att agenten använder information om positionen på trottoaren, och de gröna linjerna visar agenten genom att använda sikten för att korsa det lila strö objektet. (2011) Figur 7 ), visar hur en simulerad agent i en virtuell miljö kan lära sig att fördela blicken för att undvika hinder och styrning riktning i gång (se även Ballard & Hayhoe, 2009; Rothkopf & Ballard, 2009; Rothkopf et al., 2007). Modellen förutsätter att visuella beräkningar som krävs i den verkliga världen kan delas upp i en uppsättning deluppgifter, eller moduler, såsom att styra riktning, undvika hinder, och så vidare. Varje deluppgift förknippas med något belöningsvärde. Att till exempel få visuell information som gör det möjligt att undvika ett hinder ger förmodligen en sekundär belöning. Dessa författare har gett en beräkningsbild av hur vi framgångsrikt kan fördela uppmärksamhet och blick mellan dessa visuella subtasks i en dynamisk miljö. Deras valda paradigm innebär att gå längs en virtuell väg med tre samtidiga uppgifter: stanna på vägen, undvika hinder, och plocka upp "kull". Den föreslagna modellen förutsätter att vi bara kan ta hand om en plats när som helst och att vår osäkerhet om obevakade uppgifter växer över tiden. Beslutet om vilken uppgift att delta i baseras på den förväntade belöningen att byta uppmärksamhet till en annan uppgift, utvärderas var 300 ms. För att välja mellan pågående konkurrerande uppgifter, i sin modell, ökar osäkerheten (tillsammans med en åtföljande kostnad) när blicken hålls borta från en informativ plats scen. Modellen förutsätter att ögonrörelser väljs för att maximera belöningen genom att minska osäkerheten som kan resultera i suboptimala åtgärder. Framing beslutet om var man ska titta i termer av osäkerhetsminskning har varit effektivt när det gäller att förklara aspekter av statisk scenvisning (Najemnik & Geisler, 2005, 2008 Renninger, Coughlan, & Vergheese, 2005) samt dynamisk scenvisning. Belöningen är en central del av den senaste tidens tillämpningar av statistisk beslutsteori för att förstå kontroll av kroppsrörelser. I detta tillvägagångssätt, begreppen belöning (kostnader och fördelar av resultatet av handlingen), osäkerhet (av både sensoriskt tillstånd och utfall), och tidigare kunskap (sannolikhet fördelningar i samband med världsstater) är centrala för att förstå sensorisk-motoriskt beteende (t.ex., Tassinari, Hudson, & Landy, 2006; Trommershäuser, Maloney, & Landy, 2008). När belöningen är externt definierad (t.ex. genom penningbelöning) har det visat sig att personer som gör snabba handrörelser lär sig ett komplicerat rumsligt distribuerat belöningssystem och beter sig på ett nästan optimalt sätt för att maximera belöningen (t.ex. Seydell, McCann, Trommershäuser, & Knill, 2008; Trommershäuser, Maloney, & Landy, 2003). Liknande riktade experiment med sakkadiska ögonrörelser med monetära belöningar och förluster visade att belöningen påverkade sakkad inriktning, även om stimulansstyrka också påverkade rörelserna särskilt vid kort latens (Stritzke, Trommershäuser, & Gegenfurtner, 2009). Andra bevis för belöningens roll i saccade målskytte har visats av Navalpakkam, Koch, Rangel och Perona (2010) som visade att personens sakkad beteende i en visuell sökning är förenligt med en idealisk Bayesian observatör, med hänsyn till både belöningar och stimulans avkännbarhet. Således är det troligt att de mönster av ögonrörelser som observerats i den naturliga världen tar hänsyn till både belöningsstrukturen i miljön och stimulans osäkerhet (Trommershäuser, Glimcher, & Gegenfurtner, 2009). Modeller som använder belöning och osäkerhet som centrala komponenter är i sin relativa barndom och är ännu inte i stadiet av att tillhandahålla en beräkningsmodell som förklarar ögonrörelser över flera fall av naturligt beteende. Sådana modeller ger dock möjlighet att inkludera allestädes närvarande aspekter av val av fixering som inte kan förklaras inom conspicuity-baserade modeller. Till exempel är den vanliga tendensen att titta in i tomma utrymmen i väntan på en händelse mycket problematisk för konspicuity modeller, men kan förklaras om blick allokering baseras på förväntad (sekundär) belöning. Att utveckla modeller för ögonvägledning baserade på belöning är en svår uppgift, eftersom det i grund och botten kräver en modell för att utföra uppgifter. Inte bara detta, utan som vi har sett de typer och tidsskalor av lärande som vi måste kunna modellera varierar avsevärt. För närvarande, modeller baserade på belöning fokus på den omedelbara tidsskalan av den nuvarande beteendesituationen men återspeglar resultatet av längre tidsskalor av lärande. Förstärkt lärande, till exempel, fungerar förmodligen i utvecklingstidsskala, så vuxnas blickmönster skulle återspegla slutprodukten av sådana modeller. Många grundläggande frågor kräver empiriskt stöd. Till exempel, är det lämpligt att modellera beteende som en uppsättning semi-oberoende subtasks? Detta antagande av beteendemoduler är avgörande för att göra problemet beräkningsbart (Rothkopf & Ballard, 2010), men det är inte känt om det är en bra modell av sensoriskt motoriskt beteende. Det är dock tydligt att belöning är inneboende i många aspekter av kortikal funktion ) så belöning-baserat tillvägagångssätt verkar sannolikt att ge en viktig byggsten från vilken att utveckla framtida teorier och modeller av blickar beteende. Undersökning av ögonvägledning i scener har till stor del drivits av studier av statisk scenvisning. De senaste modellerna av detta beteende kan tänkas som ändringar i bilden salience ram, där en kärna bottom-up-läge av utseende modifieras av olika höga nivåer begränsningar. Vi hävdar att de grundläggande antagandena i centrum av sådana studier är problematiska om vi vill försöka generalisera dessa modeller till hur blicken fördelas i naturligt beteende. Det vill säga, modeller som utvecklats från statiska scenseende paradigm kan vara lämpliga modeller av hur vi tittar på bilder men är osannolikt att generalisera för att titta beteende i andra situationer. Att utveckla beräkningsmodeller för allokering av blickar som kan generalisera i många fall av naturligt beteende är ett svårt mål. Men vi ser redan från studier av blicken urval i naturligt beteende att det finns en konsekvent uppsättning principer underliggande ögonvägledning som involverar beteenderelevans, eller belöning, osäkerhet om tillståndet i miljön, och inlärda modeller av miljön, eller tidigare. Dessa faktorer styr de beslutsmekanismer som styr vad vi bör ta hand om på grundval av var vi kommer att få information för att uppfylla de nuvarande beteendemålen.
Aktiv kontroll av kamerans synvinkel hjälper också till att fokusera beräkningsresurser på relevanta delar av scenen REF.
Eye guidance in natural vision: Reinterpreting salience
{'venue': 'Journal of vision', 'journal': 'Journal of vision', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}