Sanctuaria-Gaze：一个多模态的以自我为中心的数据集，用于分析宗教场所中人类的注意力分布

《Journal on Computing and Cultural Heritage》：Sanctuaria-Gaze: A Multimodal Egocentric Dataset for Human Attention Analysis in Religious Sites

这是一个包含40次意大利北部圣地访问的多模态数据集，融合RGB视频、眼动追踪、头部运动和环境点云数据，总时长超四小时。配套的开源框架可自动识别兴趣区域并分析视觉注意力，研究揭示了参观者对神圣建筑和文化元素的视觉关注模式及其背景影响因素，为跨学科研究提供工具和数据支撑。

　　

摘要

我们介绍了Sanctuaria-Gaze这一多模态数据集，它包含了来自对意大利北部四个具有建筑和文化意义的圣地的40次访问的自中心视角记录。这些数据是通过配备集成眼动追踪器的可穿戴设备收集的，数据集包含了与视线坐标、头部运动和环境点云同步的RGB视频，总时长超过四小时。除了数据集本身，我们还提供了一个用于自动检测和分析兴趣区域（AOIs）的框架。该框架填补了一个关键空白，它提供了一个开源且灵活的工具，适用于基于视线的研究，能够适应动态环境而无需人工干预。我们的研究分析了人们对神圣、建筑和文化对象的视觉注意力，揭示了游客如何与这些元素互动以及他们的背景如何影响他们的互动方式。通过发布数据集和分析框架，Sanctuaria-Gaze旨在推动跨学科研究，涉及视线行为、人机交互以及现实世界环境中的视觉注意力。代码和数据集可在https://github.com/aimagelab/Sanctuaria-Gaze获取。