Mihai Bâce

school斯图加特大学bar_chart全球第 #1805 名

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Mihai Bâce 最新论文

Zhang 等人提出 Mouse2Vec 自监督方法，使用 Transformer 编码器-解码器学习鼠标行为语义表示，可识别行为聚类并检索相似轨迹。

Wang 等人构建 SalChartQA 众包数据集，通过 BubbleView 和问答范式揭示信息需求与视觉显著性的强相关性，并提出首个预测方法

Jiao等人提出SUPREYES方法，利用隐式神经表示学习将低分辨率眼动追踪数据上采样至任意分辨率，在任意尺度超分辨率任务中显著优于传统插值方法。

Strohm 等人提出心理人脸重建系统，通过用户迭代图像排名与生成模型结合，在无需大规模训练数据下实现可用性高、速度快40%的视觉重建，识别率达55.3%。

Müller 等人通过用户研究揭示通知位置背景的视觉重要性显著影响通知检测，并引入引人注意性地图指导设计选择。

Bâce 等人构建 EMVA 数据集，包含32名参与者472小时视频，首次量化日常移动交互中的视觉注意力模式。

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