✖


Jump to content

Отслеживание глаз

(Перенаправлено с Eyetracking )
Эта статья об изучении движения глаз. Чтобы узнать о склонности визуально выслеживать потенциальную добычу, см. « Выслеживание глаз» .

Устройство слежения за взглядом
Duration: 50 seconds.
Ученые отслеживают движения глаз у пациентов с глаукомой, чтобы проверить ухудшение зрения во время вождения.

Отслеживание глаз — это процесс измерения либо точки взгляда (куда человек смотрит), либо движения глаза относительно головы. Айт -трекер — это устройство для измерения положения и движения глаз . Айт-трекеры используются в исследованиях зрительной системы , в психологии, в психолингвистике , маркетинге, в качестве устройства ввода при взаимодействии человека с компьютером , а также в дизайне продуктов. Кроме того, айтрекеры все чаще используются в вспомогательных и реабилитационных целях, таких как управление инвалидными колясками, роботизированными руками и протезами. Недавно отслеживание движений глаз рассматривалось как инструмент раннего выявления расстройств аутистического спектра . Существует несколько методов измерения движения глаз, наиболее популярный вариант — использование видеоизображений для определения положения глаз. Другие методы используют поисковые катушки или основаны на электроокулограмме .

История

[ редактировать ]
Айтрекер Yarbus 1960-х годов.

В 1800-х годах исследования движения глаз проводились с помощью прямых наблюдений. Например, Луи Эмиль Жаваль заметил в 1879 году, что чтение предполагает не плавное проведение глазами по тексту, как предполагалось ранее, а серию коротких остановок (называемых фиксациями ) и быстрых саккад . [1] Это наблюдение подняло важные вопросы о чтении, вопросы, которые исследовались в 1900-х годах: на каких словах останавливаются глаза? Как долго? Когда они возвращаются к уже увиденным словам?

Пример фиксаций и саккад над текстом. Это типичная картина движения глаз во время чтения. Глаза никогда не двигаются плавно по неподвижному тексту.

Эдмунд Хьюи [2] создал один из первых айтрекеров, используя что-то вроде контактной линзы с отверстием для зрачка . Линза была соединена с алюминиевой указкой, которая двигалась в ответ на движение глаза. Хьюи изучил и количественно оценил регрессию (только небольшая часть саккад является регрессией) и показал, что некоторые слова в предложении не фиксируются.

Первые ненавязчивые айтрекеры были созданы Гаем Томасом Басвеллом в Чикаго, используя лучи света, которые отражались в глазу, а затем записывались на пленку. Басуэлл провел систематические исследования чтения. [3] [4] и просмотр изображений. [5]

В 1950-х годах Альфред Л. Ярбус [6] провел исследование по отслеживанию взгляда, и его книгу 1967 года часто цитируют. Он показал, что задание, данное испытуемому, оказывает очень большое влияние на движение глаз испытуемого. Он также писал о связи между фиксациями и интересом:

Все записи... убедительно показывают, что характер движения глаз либо совершенно не зависит, либо весьма незначительно зависит от материала изображения и способа его изготовления, при условии, что он плоский или почти плоский». [7]

Цикличность рассмотрения изображений «зависит не только от того, что изображено на изображении, но и от проблемы, стоящей перед наблюдателем, и от информации, которую он надеется получить от изображения». [8]

Это исследование Ярбуса (1967) часто называют доказательством того, как задание, поставленное перед человеком, влияет на движение его глаз.

Записи движений глаз показывают, что внимание наблюдателя обычно удерживается лишь отдельными элементами картины.... Движение глаз отражает мыслительные процессы человека; поэтому мысль наблюдателя можно в некоторой степени проследить по записям движения глаз (мысли, сопровождающей рассмотрение конкретного объекта). По этим записям легко определить, какие элементы привлекают взгляд наблюдателя (а следовательно, и его мысль), в каком порядке и как часто. [7]

Внимание наблюдателя часто привлекают элементы, которые не несут важной информации, но, по его мнению, могут ее дать. Часто наблюдатель сосредотачивает свое внимание на элементах, необычных в конкретных обстоятельствах, незнакомых, непонятных и т. д. [9]

…при смене точек фиксации взгляд наблюдателя неоднократно возвращается к одним и тем же элементам картины. Дополнительное время, затрачиваемое на восприятие, используется не для изучения второстепенных элементов, а для повторного рассмотрения наиболее важных элементов. [10]

Это исследование Хунцикера (1970) [11] по отслеживанию глаз при решении задач использовали простую 8-миллиметровую пленку для отслеживания движения глаз, снимая объект через стеклянную пластину, на которой отображалась визуальная проблема. [12] [11]

В 1970-х годах исследования по айтрекингу быстро расширились, особенно исследования чтения. Хороший обзор исследований этого периода дан Рейнером . [13]

В 1980 году Джаст и Карпентер [14] сформулировал влиятельную гипотезу сильного глаза-разума , согласно которой «нет заметного разрыва между тем, что фиксируется, и тем, что обрабатывается». Если эта гипотеза верна, то когда испытуемый смотрит на слово или предмет, он также думает о нем (процесс когнитивный), причем ровно столько времени, сколько зафиксирована фиксация. Гипотеза часто воспринимается как нечто само собой разумеющееся исследователями, использующими айтрекинг. Однако методы, зависящие от взгляда, предлагают интересный вариант, позволяющий распутать явное и скрытое внимание, различить, что фиксируется, а что обрабатывается.

В 1980-е годы гипотеза глаза и разума часто подвергалась сомнению в свете скрытого внимания. [15] [16] внимание к чему-то, на что человек не смотрит, что часто делают люди. Если скрытое внимание является обычным явлением во время записей с отслеживанием глаз, полученные в результате траектории сканирования и паттерны фиксации часто будут показывать не то, на чем было внимание, а только то, куда смотрел глаз, не указывая на когнитивную обработку.

В 1980-е годы также зародилось использование отслеживания глаз для ответа на вопросы, связанные с взаимодействием человека и компьютера. В частности, исследователи исследовали, как пользователи ищут команды в меню компьютера. [17] Кроме того, компьютеры позволили исследователям использовать результаты отслеживания глаз в режиме реального времени, в первую очередь, чтобы помочь пользователям с ограниченными возможностями. [17]

В последнее время наблюдается рост использования отслеживания взгляда для изучения того, как пользователи взаимодействуют с различными компьютерными интерфейсами. Конкретные вопросы, которые задают исследователи, связаны с тем, насколько просты различные интерфейсы для пользователей. [17] Результаты исследования айтрекинга могут привести к изменениям в дизайне интерфейса. Другая недавняя область исследований сосредоточена на веб-разработке. Это может включать в себя реакцию пользователей на раскрывающиеся меню или то, на чем они сосредоточивают свое внимание на веб-сайте, чтобы разработчик знал, где разместить рекламу. [18]

По словам Хоффмана, [19] В настоящее время существует мнение, что зрительное внимание всегда немного (от 100 до 250 мс) опережает глаз. Но как только внимание переместится на новую позицию, глаза захотят следовать за ним. [20]

Конкретные когнитивные процессы до сих пор нельзя вывести непосредственно из фиксации на конкретном объекте сцены. [21] Например, фиксация лица на изображении может указывать на узнавание, симпатию, неприязнь, недоумение и т. д. Поэтому отслеживание взгляда часто сочетается с другими методологиями, такими как интроспективные вербальные протоколы .

Благодаря развитию портативных электронных устройств портативные головные устройства для отслеживания взгляда в настоящее время могут достигать превосходных характеристик и все чаще используются в исследованиях и рыночных приложениях, ориентированных на повседневную жизнь. [22] Эти же достижения привели к увеличению количества исследований небольших движений глаз, происходящих во время фиксации, как в лаборатории, так и в прикладных условиях. [23]

Использование сверточных нейронных сетей в айтрекинге позволяет искусственному интеллекту идентифицировать новую информацию.

В 21 веке использование искусственного интеллекта (ИИ) и искусственных нейронных сетей стало жизнеспособным способом выполнения задач по отслеживанию глаз и анализу. В частности, сверточная нейронная сеть подходит для отслеживания взгляда, поскольку она предназначена для задач, ориентированных на изображения. Благодаря ИИ задачи и исследования по отслеживанию движений глаз могут дать дополнительную информацию, которая могла быть не обнаружена людьми-наблюдателями. Практика глубокого обучения также позволяет конкретной нейронной сети улучшить выполнение конкретной задачи при наличии достаточного количества выборочных данных. Однако для этого требуется относительно большой объем обучающих данных. [24]

Потенциальные варианты использования ИИ для отслеживания взгляда охватывают широкий спектр тем, от медицинских приложений. [25] для безопасности водителя [24] к теории игр [26] и даже приложения для образования и обучения. [27] [28] [29]

Типы трекеров

[ редактировать ]

Ай-трекеры измеряют вращение глаза одним из нескольких способов, но в основном они попадают в одну из трех категорий:

  1. измерение движения объекта (обычно специальной контактной линзы), прикрепленного к глазу
  2. оптическое отслеживание без прямого контакта с глазами
  3. измерение электрических потенциалов с помощью электродов, располагаемых вокруг глаз.

Отслеживание с помощью глаз

[ редактировать ]

В первом типе используется насадка на глаз, например специальная контактная линза со встроенным зеркалом или датчиком магнитного поля, и движение насадки измеряется в предположении, что она не скользит значительно при вращении глаза. Измерения с помощью плотно прилегающих контактных линз позволили получить чрезвычайно чувствительную запись движения глаз, а магнитные поисковые катушки являются методом выбора для исследователей, изучающих динамику и лежащую в основе физиологию движения глаз. Этот метод позволяет измерять движение глаз в горизонтальном, вертикальном и торсионном направлениях. [30]

Оптическое отслеживание

[ редактировать ]
См. также: Видеоокулография.
функцией отслеживания взгляда Наголовный дисплей с . Каждый глаз имеет светодиодный источник света (металл золотистого цвета) сбоку от линзы дисплея и камеру под линзой дисплея.

Вторая широкая категория использует некоторые бесконтактные оптические методы измерения движения глаз. Свет, обычно инфракрасный, отражается от глаза и воспринимается видеокамерой или другим специально разработанным оптическим датчиком. Затем информация анализируется, чтобы извлечь вращение глаз из изменений отражений. Глазные трекеры на основе видео обычно используют отражение роговицы (первое изображение Пуркинье ) и центр зрачка в качестве признаков для отслеживания с течением времени. Более чувствительный тип айтрекера — двойной айтрекер Пуркинье. [31] использует отражения от передней части роговицы (первое изображение Пуркинье) и задней части хрусталика (четвертое изображение Пуркинье) в качестве признаков для отслеживания. Еще более чувствительный метод отслеживания состоит в том, чтобы визуализировать особенности изнутри глаза, например, кровеносные сосуды сетчатки, и отслеживать эти особенности при вращении глаза. Оптические методы, особенно основанные на видеозаписи, широко используются для отслеживания взгляда и считаются неинвазивными и недорогими.

Измерение электрического потенциала

[ редактировать ]

Третья категория использует электрические потенциалы, измеряемые с помощью электродов, расположенных вокруг глаз. Глаза являются источником постоянного электрического потенциального поля, которое также можно обнаружить в полной темноте и если глаза закрыты. Его можно смоделировать так, чтобы он генерировался диполем с положительным полюсом на роговице и отрицательным полюсом на сетчатке. Электрический сигнал, который можно получить с помощью двух пар контактных электродов, помещенных на кожу вокруг одного глаза, называется электроокулограммой (ЭОГ) . Если глаза перемещаются от центрального положения к периферии, сетчатка приближается к одному электроду, а роговица — к противоположному. Это изменение ориентации диполя и, следовательно, поля электрического потенциала приводит к изменению измеряемого сигнала ЭОГ. И наоборот, анализируя эти изменения в движении глаз, можно отследить. Благодаря дискретности, обеспечиваемой общей установкой электродов, можно идентифицировать два отдельных компонента движения – горизонтальный и вертикальный. Третий компонент ЭОГ — это радиальный канал ЭОГ. [32] которое представляет собой среднее значение каналов ЭОГ, привязанных к некоторому заднему электроду скальпа. Этот радиальный канал ЭОГ чувствителен к саккадическим импульсным потенциалам, исходящим от экстраокулярных мышц в начале саккад, и позволяет надежно обнаруживать даже миниатюрные саккады. [33]

Из-за потенциальных дрейфов и переменных отношений между амплитудами сигнала ЭОГ и размерами саккад сложно использовать ЭОГ для измерения медленных движений глаз и определения направления взгляда. Однако ЭОГ является очень надежным методом измерения саккадических движений глаз , связанных со сдвигом взгляда и распознаванием моргания . В отличие от айтрекеров на основе видео, EOG позволяет записывать движения глаз даже с закрытыми глазами и, таким образом, может использоваться в исследованиях сна. Это очень легкий подход, который, в отличие от современных айтрекеров на основе видео, требует малой вычислительной мощности, работает при различных условиях освещения и может быть реализован как встроенная автономная носимая система. [34] [35] Таким образом, это метод выбора для измерения движения глаз в мобильных ситуациях повседневной жизни и фаз быстрого сна во время сна. Основным недостатком EOG является его относительно низкая точность направления взгляда по сравнению с видеотрекером. То есть трудно с хорошей точностью определить, куда именно смотрит субъект, хотя время движения глаз можно определить.

Технологии и методики

[ редактировать ]

Наиболее широко используемые в настоящее время конструкции — это айтрекеры на основе видео. Камера фокусируется на одном или обоих глазах и записывает движение глаз, когда зритель смотрит на какой-то стимул. Большинство современных айтрекеров используют центр зрачка и инфракрасный / ближний инфракрасный неколлимированный свет для создания роговичных отражений (CR). Вектор между центром зрачка и отражениями от роговицы можно использовать для расчета точки наблюдения на поверхности или направления взгляда. Перед использованием айтрекера обычно требуется простая процедура индивидуальной калибровки. [36]

Используются два основных типа инфракрасных / ближних инфракрасных (также известных как активный свет) методов слежения за глазами: яркий зрачок и темный зрачок. Их отличие основано на расположении источника освещения относительно оптики. Если освещение соосно оптическому пути, то глаз действует как ретрорефлектор , поскольку свет отражается от сетчатки, создавая эффект яркого зрачка, подобный красному глазу . Если источник освещения смещен от оптического пути, то зрачок кажется темным, поскольку светоотражение от сетчатки направлено в сторону от камеры. [37]

Отслеживание ярких зрачков создает больший контраст между радужной оболочкой и зрачком, обеспечивая более надежное отслеживание глаз при любой пигментации радужной оболочки и значительно снижает помехи, вызванные ресницами и другими затемняющими элементами. [38] Это также позволяет отслеживать в условиях освещения от полной темноты до очень яркого.

Другой, менее используемый метод известен как пассивное освещение. Для освещения он использует видимый свет, что может отвлекать пользователей. [37] Еще одна проблема этого метода заключается в том, что контраст зрачка меньше, чем в методах активного освещения, поэтому центр радужной оболочки . вместо этого для расчета вектора используется [39] Этот расчет необходим для определения границы радужной оболочки и белой склеры ( отслеживание лимба ). Это представляет собой еще одну проблему для вертикальных движений глаз из-за закупорки век. [40]

  • Инфракрасный/ближний инфракрасный диапазон: яркий зрачок.
    Инфракрасный/ближний инфракрасный диапазон: яркий зрачок.
  • Инфракрасный/ближний инфракрасный диапазон: темный зрачок и отражение роговицы.
    Инфракрасный/ближний инфракрасный диапазон: темный зрачок и отражение роговицы.
  • Видимый свет: центр радужной оболочки (красный), отражение роговицы (зеленый) и выходной вектор (синий).
    Видимый свет: центр радужной оболочки (красный), отражение роговицы (зеленый) и выходной вектор (синий).

Настройки отслеживания глаз сильно различаются. Некоторые из них крепятся на голову, некоторые требуют, чтобы голова была устойчивой (например, с подставкой для подбородка), а некоторые функционируют дистанционно и автоматически отслеживают голову во время движения. Большинство из них используют частоту дискретизации не менее 30 Гц. Хотя частота 50/60 Гц встречается чаще, сегодня многие видеотрекеры для отслеживания движения глаз работают на частоте 240, 350 или даже 1000/1250 Гц — скоростях, необходимых для регистрации фиксационных движений глаз или правильного измерения динамики саккад.

Движения глаз принято разделять на фиксации и саккады – когда взгляд останавливается в определенном положении и когда он перемещается в другое положение соответственно. Получающаяся в результате серия фиксаций и саккад называется траекторией сканирования . Плавное преследование описывает глаз, следующий за движущимся объектом. Фиксационные движения глаз включают микросаккады : небольшие непроизвольные саккады, возникающие при попытке фиксации. Большая часть информации от глаза поступает во время фиксации или плавного преследования, но не во время саккады. [41]

Пути сканирования полезны для анализа когнитивных намерений, интересов и значимости. Другие биологические факторы (например, пол) также могут влиять на путь сканирования. Отслеживание глаз при взаимодействии человека с компьютером (HCI) обычно исследует путь сканирования в целях удобства использования или в качестве метода ввода в дисплеях, зависящих от взгляда , также известных как интерфейсы на основе взгляда . [42]

Представление данных

[ редактировать ]

Для интерпретации данных, записываемых различными типами айтрекеров, используется различное программное обеспечение, которое анимирует или визуально представляет их, так что визуальное поведение одного или нескольких пользователей может быть возобновлено графически. Видео обычно кодируется вручную для определения AOI (областей интереса) или недавно с использованием искусственного интеллекта. Графическое представление редко является основой результатов исследований, поскольку они ограничены с точки зрения того, что можно проанализировать - например, исследования, основанные на отслеживании глаз, обычно требуют количественного измерения событий движения глаз и их параметров. Следующие визуализации являются наиболее часто используется:

Анимированные изображения точки на интерфейсе Этот метод используется, когда визуальное поведение исследуется индивидуально, указывая, на чем пользователь сосредоточил свой взгляд в каждый момент, и дополняется небольшим контуром, указывающим предыдущие саккадные движения, как видно на изображении.

Статические представления саккадного пути Это очень похоже на описанное выше, с той разницей, что это статический метод. Для интерпретации этого требуется более высокий уровень знаний, чем в случае с анимационными.

Тепловые карты Альтернативное статическое представление, используемое в основном для совокупного анализа шаблонов визуального исследования в группе пользователей. В этих представлениях «горячие» зоны или зоны с более высокой плотностью обозначают места, на которых пользователи фокусируют свой взгляд (а не внимание) с более высокой частотой. Тепловые карты — самый известный метод визуализации для исследований с отслеживанием взгляда. [43]

Карты слепых зон, или карты фокусов Этот метод представляет собой упрощенную версию тепловых карт, где четко отображаются визуально менее посещаемые пользователями зоны, что позволяет легче понять наиболее важную информацию, то есть предоставляет больше информации о том, какие зоны не были просмотрены. пользователями.

Карты значимости Подобно тепловым картам, карта значимости иллюстрирует области внимания, ярко отображая привлекающие внимание объекты на изначально черном холсте. Чем больше внимания уделяется конкретному объекту, тем ярче он будет казаться. [44]

Отслеживание взгляда против отслеживания взгляда

[ редактировать ]

Ай-трекеры обязательно измеряют вращение глаза относительно некоторой системы отсчета. Обычно это связано с измерительной системой. Таким образом, если измерительная система крепится на голове, как в случае с ЭОГ или системой видеосвязи, прикрепленной к шлему, то измеряются углы глаз в голове. Для вывода линии взгляда в мировых координатах необходимо держать голову в постоянном положении или отслеживать ее движения. В этих случаях направление головы добавляется к направлению глаз в голову, чтобы определить направление взгляда.Однако если движение головы незначительное, глаз остается в постоянном положении. [45]

Если измерительная система установлена ​​на столе, как в случае со склеральными поисковыми катушками или настольными камерами (дистанционными) системами, то углы взгляда измеряются непосредственно в мировых координатах. Обычно в таких ситуациях движения головой запрещены. Например, положение головы фиксируется с помощью прикусной планки или упора для лба. Тогда система отсчета с центром в голове идентична системе отсчета с центром в мире. Или, говоря в просторечии, положение глаз в голове напрямую определяет направление взгляда.

Доступны некоторые результаты по движениям глаз человека в естественных условиях, когда движения головы также разрешены. [46] Взаимное положение глаз и головы, даже при постоянном направлении взгляда, влияет на активность нейронов в высших зрительных областях. [47]

Упражняться

[ редактировать ]

Было проведено большое количество исследований механизмов и динамики вращения глаз, но целью отслеживания глаз чаще всего является оценка направления взгляда. Например, пользователей может интересовать, какие особенности изображения привлекают внимание. Айтрекер не обеспечивает абсолютное направление взгляда, а может измерять только изменения направления взгляда. Чтобы точно определить, на что смотрит субъект, требуется некоторая процедура калибровки, при которой субъект смотрит на точку или серию точек, а айтрекер записывает значение, соответствующее каждому положению взгляда. (Даже те методы, которые отслеживают особенности сетчатки, не могут обеспечить точное направление взгляда, поскольку не существует конкретной анатомической особенности, которая бы отмечала точную точку, где зрительная ось встречается с сетчаткой, если такая единственная стабильная точка действительно существует.) Точный и надежная калибровка необходима для получения достоверных и повторяемых данных о движении глаз, и это может стать серьезной проблемой для невербальных субъектов или тех, у кого нестабильный взгляд.

Каждый метод отслеживания глаз имеет свои преимущества и недостатки, а выбор системы отслеживания глаз зависит от соображений стоимости и применения. Существуют офлайн-методы и онлайн-процедуры, такие как AttentionTracking . Существует компромисс между стоимостью и чувствительностью: наиболее чувствительные системы стоят многие десятки тысяч долларов и требуют значительного опыта для правильной работы. Достижения в области компьютерных и видеотехнологий привели к разработке относительно недорогих систем, которые полезны для многих приложений и довольно просты в использовании. [48] Однако интерпретация результатов по-прежнему требует определенного уровня знаний, поскольку неправильно настроенная или плохо откалиброванная система может давать совершенно ошибочные данные.

Отслеживание взгляда во время вождения автомобиля в сложной ситуации

[ редактировать ]
Кадры с отслеживанием глаз на узкой дороге, описанные в этом разделе. [49]

Движение глаз двух групп водителей было снято специальной налобной камерой командой Швейцарского федерального технологического института: движения глаз новичков и опытных водителей фиксировались при приближении к повороту узкой дороги.Серия изображений сжата из оригинальных кадров фильма. [50] чтобы показать две фиксации глаз на изображении для лучшего понимания.

Каждый из этих кадров соответствует примерно 0,5 секунды в реальном времени.

В серии изображений показан пример фиксации взгляда №9–14 типичного новичка и опытного водителя.

Сравнение верхних изображений показывает, что опытный водитель проверяет поворот и даже оставляет Фиксацию №9, чтобы посмотреть в сторону, тогда как начинающему водителю необходимо проверить дорогу и оценить расстояние до припаркованного автомобиля.

На средних изображениях опытный водитель теперь полностью концентрируется на том месте, где можно было увидеть встречный автомобиль. Начинающий водитель концентрирует свой взгляд на припаркованном автомобиле.

На нижнем изображении новичок занят оценкой расстояния между левой стеной и припаркованным автомобилем, а опытный водитель может использовать для этого периферийное зрение и при этом концентрировать взгляд на опасной точке поворота: Если там появляется машина, водителю приходится уступить дорогу, т.е. остановиться вправо вместо того, чтобы обгонять припаркованную машину. [51]

В более поздних исследованиях также использовалось отслеживание глаз с помощью головного устройства для измерения движений глаз в реальных условиях вождения. [52] [23]

Отслеживание взгляда молодых и пожилых людей во время ходьбы

[ редактировать ]

Во время ходьбы пожилые люди больше зависят от фовеального зрения, чем молодые люди. Скорость их ходьбы снижается из-за ограниченного поля зрения , вероятно, вызванного ухудшением периферического зрения.

Более молодые люди во время ходьбы используют как центральное, так и периферическое зрение. Их периферийное зрение позволяет быстрее контролировать процесс ходьбы. [53]

Приложения

[ редактировать ]

Методы отслеживания взгляда используются в самых разных дисциплинах, включая когнитивную науку ; психология (особенно психолингвистика ; парадигма визуального мира); взаимодействие человека и компьютера (HCI); человеческий фактор и эргономика ; маркетинговые исследования и медицинские исследования (неврологическая диагностика). [54] Конкретные приложения включают отслеживание движения глаз при чтении на иностранном языке , чтении музыки , распознавании человеческой активности , восприятии рекламы, занятиях спортом, обнаружении отвлечений и оценке когнитивной нагрузки водителей и пилотов, а также в качестве средства управления компьютером людьми с тяжелыми двигательными нарушениями. . [23] В области виртуальной реальности отслеживание глаз используется в наголовных дисплеях для различных целей, в том числе для снижения нагрузки на обработку за счет визуализации графической области только в пределах взгляда пользователя. [55]

Коммерческие приложения

[ редактировать ]

В последние годы возросшая сложность и доступность технологий отслеживания движений глаз вызвали большой интерес в коммерческом секторе. Приложения включают удобство использования веб-сайтов , рекламу, спонсорство, дизайн упаковки и автомобильную технику. Как правило, коммерческие исследования с отслеживанием глаз представляют собой целевой стимул выборке потребителей, в то время как айтрекер записывает активность глаз. Примерами целевых стимулов могут быть веб-сайты, телевизионные программы, спортивные мероприятия, фильмы и рекламные ролики, журналы и газеты, упаковки, полки, потребительские системы (банкоматы, кассовые системы, киоски) и программное обеспечение. Полученные данные могут быть статистически проанализированы и графически отображены, чтобы предоставить доказательства конкретных визуальных закономерностей. Изучая фиксации, саккады , расширение зрачков, моргание и множество других форм поведения, исследователи могут многое узнать об эффективности того или иного средства или продукта. Хотя некоторые компании проводят подобные исследования самостоятельно, существует множество частных компаний, которые предлагают услуги по айтрекингу и анализу.

Одной из областей коммерческих исследований в области отслеживания глаз является удобство использования веб-страниц. В то время как традиционные методы юзабилити зачастую весьма эффективны в предоставлении информации о шаблонах кликов и прокрутки, айтрекинг дает возможность анализировать взаимодействие пользователя между кликами и сколько времени пользователь проводит между кликами, тем самым предоставляя ценную информацию о том, какие функции являются наиболее эффективными. бросаются в глаза, какие особенности вызывают недоумение, а какие вообще игнорируются. В частности, айтрекинг можно использовать для оценки эффективности поиска, брендинга, онлайн-рекламы, удобства навигации, общего дизайна и многих других компонентов сайта. Помимо основного сайта клиента, анализ может быть нацелен на прототип или сайт конкурента.

Eye-tracking широко используется в различных рекламных средствах. Рекламные ролики, печатная реклама, онлайн-реклама и спонсируемые программы — все это способствует анализу с помощью современной технологии отслеживания взгляда. Одним из примеров является анализ движений глаз при просмотре рекламы в « Желтых страницах» . Одно исследование было сосредоточено на том, какие именно функции заставляли людей замечать рекламу, просматривали ли они рекламу в определенном порядке и как менялось время просмотра. Исследование показало, что размер рекламы, графика, цвет и текст влияют на внимание к рекламе. Знание этого позволяет исследователям очень детально оценить, как часто выборка потребителей зацикливается на целевом логотипе, продукте или рекламе. Следовательно, рекламодатель может количественно оценить успех конкретной кампании с точки зрения фактического визуального внимания. [56] Другим примером этого является исследование, которое показало, что на странице результатов поисковой системы авторские фрагменты получили больше внимания, чем платные объявления или даже первый органический результат. [57]

Еще один пример коммерческого исследования айтрекинга относится к сфере подбора персонала. Исследование проанализировало, как рекрутеры проверяют профили LinkedIn , и представило результаты в виде тепловых карт . [58]

Приложения безопасности

[ редактировать ]

В 2017 году ученые построили глубокую интегрированную нейронную сеть (DINN) на основе глубокой нейронной сети и сверточной нейронной сети. [24] Целью было использовать глубокое обучение для изучения изображений водителей и определения уровня их сонливости путем «классификации состояний глаз». Имея достаточное количество изображений, предлагаемый DINN мог бы идеально определить, когда водители моргают, как часто и как долго. Отсюда он мог бы оценить, насколько устал тот или иной водитель, эффективно выполняя упражнение по отслеживанию глаз. DINN был обучен на данных более чем 2400 субъектов и правильно диагностировал их состояния в 96–99,5% случаев. Большинство других моделей искусственного интеллекта работали с показателями выше 90%. [24] В идеале эта технология могла бы стать еще одним способом обнаружения сонливости водителя .

Приложения теории игр

[ редактировать ]

В исследовании 2019 года была создана сверточная нейронная сеть (CNN), способная идентифицировать отдельные шахматные фигуры так же, как другие CNN могут идентифицировать черты лица. [26] Затем ему были переданы входные данные для отслеживания движений глаз от 30 шахматистов разного уровня подготовки. Используя эти данные, CNN использовал оценку взгляда, чтобы определить части шахматной доски, на которые игрок обращал пристальное внимание. Затем была создана карта значимости, чтобы проиллюстрировать эти части доски. В конечном итоге CNN объединит свои знания о доске и фигурах с картой заметности, чтобы предсказать следующий ход игроков. Независимо от набора обучающих данных, на котором обучалась система нейронной сети, она предсказывала следующий ход более точно, чем если бы она выбирала любой возможный ход наугад, а карты значимости, нарисованные для любого конкретного игрока и ситуации, были одинаковыми более чем на 54%. [26]

Вспомогательные технологии

[ редактировать ]

Люди с тяжелыми двигательными нарушениями могут использовать айтрекинг для взаимодействия с компьютером. [59] поскольку он быстрее, чем методы сканирования с одним переключателем, и интуитивно понятен в использовании. [60] [61] Двигательные нарушения, вызванные ДЦП [62] или боковой амиотрофический склероз часто влияет на речь, и пользователи с тяжелыми речевыми и двигательными нарушениями (SSMI) используют тип программного обеспечения, известный как средство дополнительной и альтернативной коммуникации (AAC), [63] который отображает значки, слова и буквы на экране [64] и использует программное обеспечение для преобразования текста в речь для создания устного вывода. [65] В последнее время исследователи также исследовали отслеживание взгляда для управления роботизированными руками. [66] и инвалидные коляски с электроприводом. [67] Отслеживание взгляда также полезно при анализе шаблонов визуального поиска. [68] обнаружение присутствия нистагма и обнаружение ранних признаков неспособности к обучению путем анализа движения взгляда во время чтения. [69]

Авиационные приложения

[ редактировать ]

Отслеживание глаз уже изучалось с точки зрения безопасности полетов путем сравнения траекторий сканирования и продолжительности фиксации для оценки прогресса пилотов-стажеров. [70] для оценки навыков пилотов, [71] для анализа совместного внимания экипажа и общей ситуационной осведомленности. [72] Также изучалась технология отслеживания взгляда для взаимодействия с системами отображения, установленными на шлеме. [73] и многофункциональные дисплеи [74] в военной авиации. Были проведены исследования с целью изучить полезность системы слежения за взглядом для захвата цели на лобовом стекле и захвата цели на лобовом стекле в системах отображения на шлеме (HMDS). [73] Отзывы пилотов показали, что, хотя технология является многообещающей, ее аппаратные и программные компоненты еще не доработаны. [73] Исследования взаимодействия с многофункциональными дисплеями в среде симулятора показали, что отслеживание взгляда может значительно улучшить время отклика и воспринимаемую когнитивную нагрузку по сравнению с существующими системами. Кроме того, в ходе исследования также изучалось использование измерений фиксации и реакции зрачков для оценки когнитивной нагрузки пилота. Оценка когнитивной нагрузки может помочь в разработке адаптивных кабин нового поколения с повышенной безопасностью полетов. [75] Отслеживание глаз также полезно для обнаружения усталости пилота. [76] [23]

Автомобильные приложения

[ редактировать ]

В последнее время технология отслеживания взгляда исследуется в автомобильной сфере как пассивным, так и активным способом. Национальное управление безопасности дорожного движения измеряло продолжительность взгляда при выполнении второстепенных задач во время вождения и использовало это для повышения безопасности, препятствуя установке чрезмерно отвлекающих устройств в транспортных средствах. [77] Помимо обнаружения отвлечения внимания, для взаимодействия с IVIS также используется отслеживание глаз. [78] Хотя первоначальные исследования [79] исследовали эффективность системы отслеживания взгляда при взаимодействии с HDD (Head Down Display), она по-прежнему требовала от водителей отводить взгляд от дороги при выполнении второстепенной задачи. Недавние исследования изучали взаимодействие, контролируемое взглядом, с HUD (Head Up Display), который исключает отвлечение глаз от дороги. [80] Отслеживание глаз также используется для мониторинга когнитивной нагрузки водителей и выявления потенциальных отвлечений. Хотя исследователи [81] исследовали различные методы оценки когнитивной нагрузки водителей по различным физиологическим параметрам, использование оптических параметров, исследовали новый способ использования существующих айтрекеров для мониторинга когнитивной нагрузки водителей в дополнение к взаимодействию с IVIS. [82] [83]

Развлекательные приложения

[ редактировать ]

Видеоигра Before Your Eyes 2021 года регистрирует и считывает моргание игрока и использует его как основной способ взаимодействия с игрой. [84] [85]

Инженерные приложения

[ редактировать ]

Широкое распространение технологии отслеживания взгляда пролило свет на ее использование в эмпирической разработке программного обеспечения в последние годы. Технология отслеживания взгляда и методы анализа данных используются для изучения понятности концепций разработки программного обеспечения исследователями. К ним относятся понятность моделей бизнес-процессов, [86] и диаграммы, используемые в разработке программного обеспечения, такие как диаграммы активности UML и диаграммы EER . [87] Показатели отслеживания глаз, такие как фиксация, траектория сканирования, точность траектории сканирования, запоминание траектории сканирования, фиксация области интереса/соответствующей области, вычисляются, анализируются и интерпретируются с точки зрения понятности модели и диаграммы. Результаты используются для повышения понятности диаграмм и моделей с помощью соответствующих решений, связанных с моделями, а также для улучшения личных факторов, таких как емкость рабочей памяти, когнитивная нагрузка , стиль обучения и стратегия инженеров-программистов и разработчиков моделей.

Картографические приложения

[ редактировать ]

В картографических исследованиях широко используются методы отслеживания взгляда. Исследователи использовали их, чтобы увидеть, как люди воспринимают и интерпретируют карты . [88] Например, отслеживание глаз использовалось для изучения различий в восприятии 2D- и 3D-визуализации. [89] [90] сравнение стратегий чтения карт между новичками и экспертами [91] или студенты и их учителя географии, [92] и оценка картографического качества карт. [93] Кроме того, картографы использовали отслеживание глаз для изучения различных факторов, влияющих на чтение карт, включая такие атрибуты, как цвет или плотность символов. [94] [95] Многочисленные исследования удобства использования картографических приложений также использовали преимущества отслеживания взгляда. [96] [97]

Ежедневное взаимодействие картографического сообщества с визуальными и пространственными данными позволило ему внести значительный вклад в методы и инструменты визуализации данных отслеживания движений глаз. [98] Например, картографы разработали методы интеграции данных отслеживания движений глаз с ГИС , используя программное обеспечение ГИС для дальнейшей визуализации и анализа. [99] [100] Сообщество также предоставило инструменты для визуализации данных отслеживания глаз. [101] [98] или набор инструментов для идентификации фиксаций глаз на основе пространственного компонента данных отслеживания глаз. [102]

Проблемы конфиденциальности

[ редактировать ]

Поскольку отслеживание взгляда, по прогнозам, станет общей функцией в различной бытовой электронике, включая смартфоны, [103] ноутбуки [104] и гарнитуры виртуальной реальности, [105] [106] Были высказаны опасения по поводу влияния этой технологии на конфиденциальность потребителей. [107] [108] С помощью методов машинного обучения данные отслеживания глаз могут косвенно раскрывать информацию об этнической принадлежности пользователя, личностных качествах, страхах, эмоциях, интересах, навыках, а также состоянии физического и психического здоровья. [109] Если такие выводы делаются без ведома или одобрения пользователя, это можно классифицировать как атаку на основе вывода . Деятельность глаз не всегда находится под волевым контролем, например, «взгляды, вызванные стимулами, расширение зрачков, тремор глаз и спонтанное моргание чаще всего происходят без сознательного усилия, подобно пищеварению и дыханию». [109] Таким образом, пользователям отслеживания взгляда может быть сложно оценить или контролировать объем информации, которую они раскрывают о себе.

См. также

[ редактировать ]

Примечания

[ редактировать ]
  1. ^ Сообщено в Хьюи и 1908/1968.
  2. ^ Хьюи, Эдмунд (1968) [первоначально опубликовано в 1908 году]. Психология и педагогика чтения (Переиздание). МТИ Пресс.
  3. ^ Басвелл, GT (1922). «Основные привычки чтения: исследование их развития». Дополнительные учебные монографии . № 21. Чикаго: Чикагский университет.
  4. ^ Басвелл, GT (1937). «Как читают взрослые». Дополнительные учебные монографии . № 45. Чикаго: Чикагский университет.
  5. ^ Басвелл, GT (1935), Как люди смотрят на изображения: исследование психологии и восприятия в искусстве , University of Chicago Press, Trove 12223957
  6. ^ Ярбус, Альфред Л. (1967). Движения глаз и зрение (PDF) . Нью-Йорк: Пленум Пресс. ISBN  978-1-4899-5379-7 . Проверено 24 марта 2022 г.
  7. ^ Jump up to: а б Ярбус 1967 , с. 190
  8. ^ Ярбус 1967 , с. 194
  9. ^ Ярбус 1967 , с. 191
  10. ^ Ярбус 1967 , с. 193
  11. ^ Jump up to: а б «Визуальное восприятие: движения глаз при решении проблем» . www.learning-systems.ch .
  12. ^ [1] Архивировано 6 июля 2011 г. в Wayback Machine.
  13. ^ Рейнер 1978
  14. ^ Просто и Карпентер 1980
  15. ^ Познер, Майкл И. (1980). «Ориентация внимания». Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии . 32 (1). Публикации SAGE: 3–25. дои : 10.1080/00335558008248231 . ISSN   0033-555X . ПМИД   7367577 . S2CID   2842391 .
  16. ^ Райт, РД; Уорд, LM (2008). Ориентация внимания . Издательство Оксфордского университета. ISBN  978-0-19-802997-7 .
  17. ^ Jump up to: а б с Роберт Дж. К. Джейкоб; Кейт С. Карн (2003). «Отслеживание взгляда при взаимодействии человека с компьютером и исследованиях юзабилити: готовы выполнить обещания» . В Хёне; Радач; Дойбель (ред.). Мысленный взгляд: когнитивные и прикладные аспекты исследования движения глаз . Оксфорд, Англия: Elsevier Science BV. CiteSeerX   10.1.1.100.445 . ISBN  0-444-51020-6 .
  18. ^ Шиссль, Майкл; Дуда, Сабрина; Тёльке, Андреас; Фишер, Рико. «Отслеживание взгляда и его применение в исследованиях юзабилити и медиа» (PDF) .
  19. ^ Хоффман, Джеймс Э. (2016). «Зрительное внимание и движения глаз» . В Пашлер, Х. (ред.). Внимание . Исследования в области познания. Тейлор и Фрэнсис. стр. 119–153. ISBN  978-1-317-71549-8 .
  20. ^ Дойбель, Хайнер (1996). «Выбор цели саккады и распознавание объектов: доказательства существования общего механизма внимания» . Исследование зрения . 36 (12): 1827–1837. дои : 10.1016/0042-6989(95)00294-4 . ПМИД   8759451 . S2CID   16916037 .
  21. ^ Холсанова, Яна (2007). «Взаимодействие пользователя с мультимодальными текстами» [Взаимодействие пользователя с мультимодальными текстами]. У Л. Гуннарссона; ЯВЛЯЮСЬ. Карлссон (ред.). Расширенный текстовый термин (на шведском языке). стр. 41–58.
  22. ^ Коньолато М, Ацори М, Мюллер Х (2018). «Наголовные устройства слежения за взглядом: обзор современных устройств и последних достижений» . Журнал инженерии реабилитации и вспомогательных технологий . 5 : 205566831877399. дои : 10.1177/2055668318773991 . ПМК   6453044 . ПМИД   31191938 .
  23. ^ Jump up to: а б с д Александр, Роберт; Макник, Стивен; Мартинес-Конде, Сусана (2020). «Микросаккады в прикладных средах: реальное применение измерений фиксационных движений глаз» . Журнал исследований движения глаз . 12 (6). дои : 10.16910/jemr.12.6.15 . ПМЦ   7962687 . ПМИД   33828760 .
  24. ^ Jump up to: а б с д Чжао, Лей; Ван, Цзэнцай; Чжан, Госинь; Ци, Ячжоу; Ван, Сяоцзинь (15 ноября 2017 г.). «Распознавание состояния глаз на основе глубокой интегрированной нейронной сети и трансферного обучения». Мультимедийные инструменты и приложения . 77 (15): 19415–19438. дои : 10.1007/s11042-017-5380-8 . ISSN   1380-7501 . S2CID   20691291 .
  25. ^ Стембер, Дж. Н.; Челик, Х.; Крупинский, Э.; Чанг, PD; Мутаса, С.; Вуд, Би Джей; Линьелли, А.; Мунис, Г.; Шварц, Л.Х.; Джамбаваликар, С.; Багчи, У. (август 2019 г.). «Отслеживание глаз для сегментации глубокого обучения с использованием сверточных нейронных сетей» . Журнал цифровых изображений . 32 (4): 597–604. дои : 10.1007/s10278-019-00220-4 . ISSN   0897-1889 . ПМК   6646645 . ПМИД   31044392 .
  26. ^ Jump up to: а б с Луедек, Джастин Ле; Гунц, Томас; Кроули, Джеймс Л.; Вофрейда, Доминик (2019). «Исследование глубокого обучения для прогнозирования внимания шахматистов с использованием отслеживания глаз и игровых данных». Материалы 11-го симпозиума ACM по исследованиям и приложениям отслеживания движений глаз . Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press. стр. 1–9. arXiv : 1904.08155 . Бибкод : 2019arXiv190408155L . дои : 10.1145/3314111.3319827 . ISBN  978-1-4503-6709-7 . S2CID   118688325 .
  27. ^ Наду, Т (2015). «Обзор: на пути к улучшению качества отслеживания глаз и обнаружения взгляда в реальном времени». Международный журнал прикладных инженерных исследований . 10 (6).
  28. ^ Наклс, М (2021). «Исследование визуального восприятия в преподавании и обучении с помощью передовых методологий отслеживания глаз: преимущества и проблемы инновационной исследовательской парадигмы» . Обзор педагогической психологии . 33 (1): 149–167. дои : 10.1007/s10648-020-09567-5 . S2CID   225345884 .
  29. ^ Александр, РГ; Уэйт, С; Макник, СЛ; Мартинес-Конде, С (2020). «На что обращают внимание радиологи? Достижения и ограничения перцептивного обучения в радиологическом поиске» . Журнал видения . 20 (10): 17. дои : 10.1167/jov.20.10.17 . ПМЦ   7571277 . ПМИД   33057623 .
  30. ^ Робинсон, Дэвид А. (октябрь 1963 г.). «Метод измерения движения глаз с использованием научной поисковой катушки в магнитном поле». Транзакции IEEE по биомедицинской электронике . 10 (4). Институт инженеров электротехники и электроники: 137–145. дои : 10.1109/tbmel.1963.4322822 . ISSN   0096-0616 . ПМИД   14121113 .
  31. ^ Крейн, HD; Стил, CM (1985). «айтрекер с двойным изображением Пуркинье поколения V». Прикладная оптика . 24 (4): 527–537. Бибкод : 1985ApOpt..24..527C . дои : 10.1364/AO.24.000527 . ПМИД   18216982 . S2CID   10595433 .
  32. ^ Элберт Т., Луценбергер В., Рокстро Б., Бирбаумер Н., 1985. Удаление глазных артефактов на ЭЭГ. Биофизический подход к ЭОГ. Электроэнцефалограф Клин Нейрофизиол 60, 455-463.
  33. ^ Керен, А.С.; Юваль-Гринберг, С.; Деуэлл, Л.Ю. (2010). «Саккадические спайковые потенциалы в ЭЭГ гамма-диапазона: характеристика, обнаружение и подавление». НейроИмидж . 49 (3): 2248–2263. doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.10.057 . ПМИД   19874901 . S2CID   7106696 .
  34. ^ Буллинг, А.; Рогген, Д.; Трёстер, Г. (2009). «Носимые очки EOG: бесшовное распознавание и понимание контекста в повседневной среде». Журнал окружающего интеллекта и умной среды . 1 (2): 157–171. дои : 10.3233/AIS-2009-0020 . hdl : 20.500.11850/352886 . S2CID   18423163 .
  35. ^ Сопик Д., Аминифар А. и Атьенца Д. (2018). Электронное стекло: Носимая система для выявления эпилептических припадков в режиме реального времени. На Международном симпозиуме IEEE по схемам и системам (ISCAS).
  36. ^ Витцнер Хансен, Дэн; Цян Цзи (март 2010 г.). «В глазах смотрящего: обзор моделей глаз и взгляда» . IEEE Транс. Паттерн Анал. Мах. Интелл . 32 (3): 478–500. дои : 10.1109/tpami.2009.30 . ПМИД   20075473 . S2CID   16489508 .
  37. ^ Jump up to: а б Гнео, Массимо; Шмид, Маурицио; Конфорто, Сильвия; Д'Алессио, Томмазо (2012). «Независимая от геометрической модели нейронная система отслеживания взгляда» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 9 (1): 82. дои : 10.1186/1743-0003-9-82 . ПМЦ   3543256 . ПМИД   23158726 .
  38. ^ Глаз: обзор человеческого зрения; Фонд Викимедиа
  39. ^ Сигут, Дж; Сидха, ЮАР (февраль 2011 г.). «Метод отражения роговицы от центра радужной оболочки для отслеживания взгляда с использованием видимого света». Транзакции IEEE по биомедицинской инженерии . 58 (2): 411–9. дои : 10.1109/tbme.2010.2087330 . ПМИД   20952326 . S2CID   206611506 .
  40. ^ Хуа, Х; Кришнасвами, П; Роллан, JP (15 мая 2006 г.). «Методы и алгоритмы отслеживания глаз на основе видео в головных дисплеях» . Оптика Экспресс . 14 (10): 4328–50. Бибкод : 2006OExpr..14.4328H . дои : 10.1364/oe.14.004328 . ПМИД   19516585 .
  41. ^ Пурвс, Д; и др. (2001). «Чего достигают движения глаз». Нейронаука (2-е изд.). Сандерленд, Массачусетс: Sinauer Assocs.
  42. ^ Маджаранта, П., Аоки, Х., Донеган, М., Хансен, Д.В., Хансен, Дж.П., Хирскикари, А., Райха, К.Дж., Взаимодействие взгляда и применение отслеживания глаз: достижения в вспомогательных технологиях , IGI Global, 2011
  43. ^ Нильсен, Дж.; Пернис, К. (2010). Отслеживание взгляда на юзабилити веб-сайтов . Издательство Нью Райдерс. п. 11. ISBN  978-0-321-71407-7 . Проверено 28 октября 2013 г.
  44. ^ Ле Мёр, О; Баччино, Т. (2013). «Методы сравнения путей сканирования и карт значимости: сильные и слабые стороны». Методы исследования поведения . 45 (1).
  45. ^ Ааронсон В., Купу В., Говендер К., Постема М. (2020). «Автоматическое обнаружение зрачков и оценка взгляда с использованием вестибулоокулярного рефлекса в недорогой установке слежения за взглядом» . Африканский исследовательский журнал SAIEE . 111 (3): 120–124. дои : 10.23919/SAIEE.2020.9142605 .
  46. ^ Эйнхойзер, В; Шуман, Ф; Бардинс, С; Бартл, К; Бенинг, Г; Шнайдер, Э; Кениг, П. (2007). «Координация глаз и головы человека в исследовании природы». Сеть: Вычисления в нейронных системах . 18 (3): 267–297. дои : 10.1080/09548980701671094 . ПМИД   17926195 . S2CID   1812177 .
  47. ^ Андерсен, РА; Брейсуэлл, РМ; Бараш, С.; Гнадт, JW; Фогасси, Л. (1990). «Влияние положения глаз на зрение, память и активность, связанную с саккадами, в областях LIP и 7a макаки» . Журнал неврологии . 10 (4): 1176–1196. doi : 10.1523/JNEUROSCI.10-04-01176.1990 . ПМК   6570201 . ПМИД   2329374 . S2CID   18817768 .
  48. ^ Ферхат, Онур; Вилариньо, Фернандо (2016). «Недорогое отслеживание глаз: текущая панорама» . Вычислительный интеллект и нейронаука . 2016 : 1–14. дои : 10.1155/2016/8680541 . ПМЦ   4808529 . ПМИД   27034653 .
  49. ^ Хунцикер 2006 . На основе данных: Коэн, А.С. (1983). Получение информации при движении по поворотам, Психология для практики 2/83, Бюллетень Швейцарского фонда прикладной психологии.
  50. ^ Коэн, А.С. (1983). Получение информации при движении по поворотам, Психология для практики 2/83, Бюллетень Швейцарского фонда прикладной психологии.
  51. ^ Фотографии с Хунцикера 2006 г.
  52. ^ Грюнер, М; Ансорж, Ю (2017). «Мобильное отслеживание глаз во время реального ночного вождения: выборочный обзор результатов и рекомендаций для будущих исследований» . Журнал исследований движения глаз . 10 (2). дои : 10.16910/JEMR.10.2.1 . ПМК   7141062 . ПМИД   33828651 .
  53. ^ Ито, Нана; Фукуда, Тадахико (2002). «Сравнительное исследование движений глаз в зависимости от степени центрального и периферического зрения и их использования молодыми и пожилыми пешеходами». Перцептивные и моторные навыки . 94 (3_приложение): 1283–1291. дои : 10.2466/pms.2002.94.3c.1283 . ПМИД   12186250 . S2CID   1058879 .
  54. ^ Духовски, А.Т. (2002). «Широкий обзор приложений для отслеживания взгляда» . Методы, инструменты и компьютеры исследования поведения . 34 (4): 455–470. дои : 10.3758/BF03195475 . ПМИД   12564550 . S2CID   4361938 .
  55. ^ Роджерс, Сол. «Семь причин, почему айтрекинг фундаментально изменит виртуальную реальность» . Форбс . Проверено 16 декабря 2021 г.
  56. ^ Лозе, Джеральд; Ву, диджей (1 февраля 2001 г.). «Модели движений глаз в китайской рекламе на желтых страницах». Электронные рынки . 11 (2): 87–96. дои : 10.1080/101967801300197007 . S2CID   1064385 .
  57. ^ «Исследование отслеживания глаз: важность использования авторства Google в результатах поиска»
  58. ^ «3 секунд достаточно, чтобы просмотреть профиль кандидата. Результаты исследования айтрекинга» . Блог Element - nowości ze świata rekrutacji, HR Tech i Element (на польском языке). 21 февраля 2019 года . Проверено 3 апреля 2021 г.
  59. ^ Корно, Ф.; Фаринетти, Л.; Синьориль, И. (август 2002 г.). «Экономичное решение для вспомогательной технологии взгляда» . Слушания. Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам . Том. 2. С. 433–436. дои : 10.1109/ICME.2002.1035632 . ISBN  0-7803-7304-9 . S2CID   42361339 . Проверено 5 августа 2020 г.
  60. ^ Пиньейру, К.; Нейвс, Эль; Пино, П.; Урок, Э.; Андраде, АО; Бурхис, Г. (июль 2011 г.). «Альтернативные системы связи для людей с тяжелыми двигательными нарушениями: опрос» . Биомедицинская инженерия онлайн . 10 (1): 31. дои : 10.1186/1475-925X-10-31 . ПМК   3103465 . ПМИД   21507236 .
  61. ^ Сондерс, доктор медицины; Смагнер, JP; Сондерс, Р.Р. (август 2003 г.). «Совершенствование методологического и технологического анализа использования адаптивных переключателей у лиц с глубокими множественными нарушениями». Поведенческие вмешательства . 18 (4): 227–243. дои : 10.1002/bin.141 .
  62. ^ «Детский церебральный паралич (ДЦП)» . Проверено 4 августа 2020 г.
  63. ^ Уилкинсон, К.М.; Митчелл, Т. (март 2014 г.). «Исследование слежения за взглядом, чтобы ответить на вопросы об усиливающей и альтернативной оценке и вмешательстве в коммуникации» . Дополняющая и альтернативная коммуникация . 30 (2): 106–119. дои : 10.3109/07434618.2014.904435 . ПМЦ   4327869 . ПМИД   24758526 .
  64. ^ Галанте, А.; Менезес, П. (июнь 2012 г.). «Система взаимодействия на основе взгляда для людей с церебральным параличом» . Технология Процедия . 5 : 895–902. дои : 10.1016/j.protcy.2012.09.099 .
  65. ^ БЛИЩАК Д.; ЛОМБАРДИНО, Л.; ДАЙСОН, А. (июнь 2003 г.). «Использование устройств, генерирующих речь: в поддержку естественной речи». Дополняющая и альтернативная коммуникация . 19 (1): 29–35. дои : 10.1080/0743461032000056478 . ПМИД   28443791 . S2CID   205581902 .
  66. ^ Шарма, В.К.; Мурти, LRD; Сингх Салуджа, К.; Моллин, В.; Шарма, Г.; Бисвас, Прадипта (август 2020 г.). «Робот-манипулятор, управляемый через веб-камеру, для людей с ССМИ» . Технологии и инвалидность . 32 (3): 179–197. arXiv : 2005.11994 . дои : 10.3233/TAD-200264 . S2CID   218870304 . Проверено 5 августа 2020 г.
  67. ^ Ид, Массачусетс; Гиакумидис, Н.; Эль Саддик, А. (июль 2016 г.). «Новая система инвалидной коляски, управляемая взглядом, для навигации в неизвестной среде: исследование на примере человека с БАС» . Доступ IEEE . 4 : 558–573. Бибкод : 2016IEEA...4..558E . дои : 10.1109/ACCESS.2016.2520093 . S2CID   28210837 .
  68. ^ Дживиташри, Д.В.; Салуя, Канзас; Бисвас, Прадипта (декабрь 2019 г.). «Пример разработки интерфейса, управляемого взглядом, для пользователей с тяжелыми речевыми и двигательными нарушениями» . Технологии и инвалидность . 31 (1–2): 63–76. дои : 10.3233/TAD-180206 . S2CID   199083245 . Проверено 5 августа 2020 г.
  69. ^ Джонс, Миссури; Обрегон, М.; Келли, ML; Браниган, HP (май 2008 г.). «Выяснение компонентов процессов, связанных с беглостью чтения при дислексии и недислексии: исследование слежения за взглядом» . Познание . 109 (3): 389–407. дои : 10.1016/j.cognition.2008.10.005 . ПМИД   19019349 . S2CID   29389144 . Проверено 5 августа 2020 г.
  70. ^ Калхун, Дж.Л.; Янсон (1991). «Управление линией прямой видимости по сравнению с ручным выбором дискретных переключателей». Отчет лаборатории Армстронга AL-TR-1991-0015 .
  71. ^ Фиттс, премьер-министр; Джонс, Р.Э.; Милтон, Дж. Л. (1950). «Движения глаз пилотов самолетов при заходе на посадку по приборам» . Аэронавт. англ. Преподобный . Проверено 20 июля 2020 г.
  72. ^ Пейсахович В.; Лефрансуа, О.; Деэ, Ф.; Косс, М. (2018). «Нейроэргономика кабины самолетов: четыре этапа интеграции системы отслеживания движений глаз для повышения безопасности полета» . Безопасность . 4 (1): 8. doi : 10.3390/safety4010008 .
  73. ^ Jump up to: а б с де Реус, AJC; Зон, Р.; Оуверкерк, Р. (ноябрь 2012 г.). «Изучение использования айтрекера на дисплее, крепящемся на шлеме». Технический отчет Национальной аэрокосмической лаборатории NLR-TP-2012-001 .
  74. ^ Д.В., ДжевитаШри; Мурти, LRD; Салуя, Канзас; Бисвас, П. (2018). «Управление различными дисплеями на военных быстроходных самолетах с использованием системы отслеживания взгляда» . Журнал авиационных технологий и техники . 8 (4) . Проверено 24 июля 2020 г.
  75. ^ Бабу, М.; Д.В., ДжевитаШри; Прабхакар, Г.; Салуя, КП; Пашилкар, А.; Бисвас, П. (2019). «Оценка когнитивной нагрузки пилотов по параметрам зрения с помощью моделирования и исследований в полете» . Журнал исследований движения глаз . 12 (3). дои : 10.16910/jemr.12.3.3 . ПМЦ   7880144 . ПМИД   33828735 . Проверено 3 августа 2020 г.
  76. ^ Пейсль, С.; Викенс, CD; Баруа, Р. (2018). «Меры отслеживания взгляда в авиации: выборочный обзор литературы» . Международный журнал аэрокосмической психологии . 28 (3–4): 98–112. дои : 10.1080/24721840.2018.1514978 . S2CID   70016458 .
  77. ^ «Визуально-руководственные правила NHTSA по отвлечению внимания водителей с помощью бортовых электронных устройств» .
  78. ^ Патент США 8928585B2 , Мондрагон, Кристофер К. и Бличер, Бретт, «Управление движением глаз в автомобильных развлекательных системах», выдан 6 января 2015 г., передан компании Thales Avionics Inc.  
  79. ^ Пойчке, Т.; Лакуай, Ф.; Стамболиев С.; Ригол, Г. (2011). «Взаимодействие на основе взгляда на нескольких дисплеях в автомобильной среде» (PDF) . 2011 Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике . стр. 543–548. дои : 10.1109/ICSMC.2011.6083740 . ISBN  978-1-4577-0653-0 . ISSN   1062-922X . S2CID   9362329 .
  80. ^ Прабхакар, Г.; Рамакришнан, А.; Мурти, Л.; Шарма, В.К.; Мадан, М.; Дешмух, С.; Бисвас, П. (2020). «Интерактивный интерфейс с управлением взглядом и пальцами для автомобилей». Журнал мультимодального пользовательского интерфейса . 14 : 101–121. дои : 10.1007/s12193-019-00316-9 . S2CID   208261516 .
  81. ^ Маршалл, С. (2002). «Индекс когнитивной активности: измерение когнитивной нагрузки». Материалы 7-й конференции IEEE по человеческому фактору и электростанциям . стр. 7-5–7-9. дои : 10.1109/HFPP.2002.1042860 . ISBN  0-7803-7450-9 . S2CID   44561112 .
  82. ^ Духовски, АТ; Биле, К.; Недзельска, А.; Крейц, К.; Крейц, И.; Кифер, П.; Раубаль, М.; Яннопулос, И. (2018). «Индекс активности учеников, измеряющий когнитивную нагрузку в зависимости от сложности задания с колебанием зрачков» . Конференция ACM SIGCHI по человеческому фактору . дои : 10.1145/3173574.3173856 . S2CID   5064488 .
  83. ^ Прабхакар, Г.; Мухопадхьяй, А.; Мурти, Л.; Модикша, МАДАН; Бисвас, П. (2020). «Оценка когнитивной нагрузки с использованием параметров зрения в автомобилестроении» . Транспортное машиностроение . 2 : 100008. doi : 10.1016/j.treng.2020.100008 .
  84. ^ Макгуайр, Киган (8 апреля 2021 г.). «О чем говорят критики на ваших глазах» . looper.com . Архивировано из оригинала 23 апреля 2021 года.
  85. ^ фон Ау, Каспар (24 апреля 2021 г.). «Computerspiel «Before Your Eyes» wird mit den Augen gesteuert» [Видеоигра «Before Your Eyes» управляется вашими глазами]. Bayerischer Rundfunk (на немецком языке). Архивировано из оригинала 26 апреля 2021 года.
  86. ^ Петрусель, Разван; Мендлинг, Ян; Рейерс, Хаджо А. (2017). «Как визуальное познание влияет на понимание модели процесса» . Системы поддержки принятия решений . С (96): 1–16. дои : 10.1016/j.dss.2017.01.005 . ISSN   0167-9236 .
  87. ^ Сёзен, Нергиз; Скажи, Бильге; Кылыч, Озкан (27 ноября 2020 г.). «Экспериментальное исследование по изучению влияния объема рабочей памяти на понятность сложных диаграмм» . Журнал ТЭМ . Ассоциация информационно-коммуникационных технологий, образования и науки: 1384–1395. дои : 10.18421/tem94-09 . ISSN   2217-8333 . S2CID   229386117 .
  88. ^ Крассанакис, Василиос; Цибульский, Павел (14 июня 2021 г.). «Исследования в области айтрекинга в картографии: взгляд в будущее» . Международный геоинформационный журнал ISPRS . 10 (6): 411. Бибкод : 2021IJGI...10..411K . дои : 10.3390/ijgi10060411 . ISSN   2220-9964 .
  89. ^ Попелка, Станислав; Брыхтова, Альзбета (2013). «Исследование различного восприятия 2D и 3D визуализации местности» . Картографический журнал . 50 (3): 240–246. Бибкод : 2013CartJ..50..240P . дои : 10.1179/1743277413Y.0000000058 . ISSN   0008-7041 . S2CID   128975149 .
  90. ^ Герман, Лукас; Попелка, Станислав; Хейлова, Вендула (31 мая 2017 г.). «Анализ интерактивной 3D-геовизуализации с помощью отслеживания движений глаз» . Журнал исследований движения глаз . 10 (3). дои : 10.16910/jemr.10.3.2 . ISSN   1995-8692 . ПМК   7141050 . ПМИД   33828655 .
  91. ^ Оомс, К.; Де Майер, П.; Фак, В. (22 ноября 2013 г.). «Изучение внимательного поведения начинающих и опытных пользователей карт с помощью айтрекинга» . Картография и географическая информатика . 41 (1): 37–54. дои : 10.1080/15230406.2013.860255 . hdl : 1854/LU-4252541 . ISSN   1523-0406 . S2CID   11087520 .
  92. ^ Бейтлова, Маркета; Попелка, Станислав; Возенилек, Вит (19 августа 2020 г.). «Различия в чтении тематических карт учениками и их учителем географии» . Международный геоинформационный журнал ISPRS . 9 (9): 492. Бибкод : 2020IJGI....9..492B . дои : 10.3390/ijgi9090492 . ISSN   2220-9964 .
  93. ^ Буриан, Ярослав; Попелка, Станислав; Бейтлова, Маркета (17 мая 2018 г.). «Оценка картографического качества городских планов методом айтрекинга» . Международный геоинформационный журнал ISPRS . 7 (5): 192. Бибкод : 2018IJGI....7..192B . дои : 10.3390/ijgi7050192 . ISSN   2220-9964 .
  94. ^ Брыхтова, Альжбета; Колтекин, Арзу (30 июня 2016 г.). «Эмпирическое исследование пользователей для измерения влияния цветового расстояния и размера шрифта при чтении карт с использованием отслеживания взгляда» . Картографический журнал . 53 (3): 202–212. Бибкод : 2016CartJ..53..202B . дои : 10.1179/1743277414y.0000000103 . ISSN   0008-7041 . S2CID   18911777 .
  95. ^ Цибульский, Павел (9 января 2020 г.). «Пространственное расстояние и сложность картографического фона в задаче чтения карт с градуированными точечными символами» . Картография и географическая информатика . 47 (3): 244–260. Бибкод : 2020CGISc..47..244C . дои : 10.1080/15230406.2019.1702102 . ISSN   1523-0406 . S2CID   213161788 .
  96. ^ Мэнсон, Стивен М.; Кне, Лен; Дайк, Кевин Р.; Шеннон, Джерри; Эрия, Сами (2012). «Использование отслеживания взгляда и показателей мыши для проверки удобства навигации по веб-картам» . Картография и географическая информатика . 39 (1): 48–60. Бибкод : 2012CGISc..39...48M . дои : 10.1559/1523040639148 . ISSN   1523-0406 . S2CID   131449617 .
  97. ^ Попелка, Станислав; Вондракова, Алена; Хуйнакова, Петра (30 мая 2019 г.). «Оценка погодных веб-карт с отслеживанием глаз» . Международный геоинформационный журнал ISPRS . 8 (6): 256. Бибкод : 2019IJGI....8..256P . дои : 10.3390/ijgi8060256 . ISSN   2220-9964 .
  98. ^ Jump up to: а б Войтеховска, Микаэла; Попелка, Станислав (12 августа 2023 г.). «GazePlotter – инструмент для визуализации последовательностей движений глаз» . Тезисы МКА . 6 : 264–. Бибкод : 2023AbICA...6..264В . doi : 10.5194/ica-abs-6-264-2023 . ISSN   2570-2106 .
  99. ^ Султан, Минха Нур; Попелка, Станислав; Штробль, Йозеф (24 июня 2022 г.). «ET2Spatial – программное обеспечение для пространственной привязки данных о движении глаз» . Информатика наук о Земле . 15 (3): 2031–2049. Бибкод : 2022EScIn..15.2031S . дои : 10.1007/s12145-022-00832-5 . ISSN   1865-0473 . S2CID   249961269 .
  100. ^ Гебель, Фабиан; Кифер, Питер; Раубаль, Мартин (2 мая 2019 г.). «Исправление: FeaturEyeTrack: автоматическое сопоставление данных отслеживания взгляда с объектами карты на интерактивных картах» . ГеоИнформатика . 24 (4): 1061–1062. дои : 10.1007/s10707-019-00352-3 . ISSN   1384-6175 . S2CID   155184852 .
  101. ^ Долезалова, Житка; Попелка, Станислав (5 августа 2016 г.). «ScanGraph: новый метод сравнения путей сканирования с использованием визуализации клик графов» . Журнал исследований движения глаз . 9 (4). дои : 10.16910/jemr.9.4.5 . ISSN   1995-8692 .
  102. ^ Крассанакис, Василиос; Филиппакопулу, Василики; Накос, Байрон (21 февраля 2014 г.). «Набор инструментов EyeMMV: инструмент пост-анализа движения глаз, основанный на двухступенчатом пороге пространственной дисперсии для идентификации фиксации» . Журнал исследований движения глаз . 7 (1). дои : 10.16910/jemr.7.1.1 . ISSN   1995-8692 . S2CID   38319871 .
  103. ^ Диксон, Бен (19 февраля 2017 г.). «Раскрытие потенциала технологии отслеживания взгляда» . ТехКранч . Проверено 8 апреля 2021 г.
  104. ^ Редди, Венкатешвар (15 апреля 2019 г.). «Технология отслеживания движений глаз: применение и будущие возможности» . ИндустрияARC . Проверено 8 апреля 2021 г.
  105. ^ Роджерс, Сол (5 февраля 2019 г.). «Семь причин, почему айтрекинг фундаментально изменит виртуальную реальность» . Форбс . Проверено 13 мая 2020 г.
  106. ^ Штейн, Скотт (31 января 2020 г.). «Отслеживание движений глаз — это следующий этап развития виртуальной реальности, независимо от того, готов он к этому или нет» . CNET . Проверено 8 апреля 2021 г.
  107. ^ Стэнли, Джей (6 мая 2013 г.). «Потенциал технологии отслеживания движений глаз, нарушающий конфиденциальность» . Американский союз гражданских свобод . Проверено 8 апреля 2021 г.
  108. ^ Блейн, Лоз (29 марта 2021 г.). «Отслеживание взгляда может раскрыть невероятное количество информации о вас» . Новый Атлас . Проверено 8 апреля 2021 г.
  109. ^ Jump up to: а б Крегер, Джейкоб Леон; Лутц, Отто Ханс-Мартин; Мюллер, Флориан (2020). «Что говорит о вас ваш взгляд? О последствиях отслеживания движений глаз для конфиденциальности». Управление конфиденциальностью и идентификацией. Данные для лучшей жизни: искусственный интеллект и конфиденциальность . ИФИП: Достижения в области информационных и коммуникационных технологий. Том. 576. Чам: Springer International Publishing. стр. 226–241. дои : 10.1007/978-3-030-42504-3_15 . ISBN  978-3-030-42503-6 . ISSN   1868-4238 .

Ссылки

[ редактировать ]
Викискладе есть медиафайлы, связанные с отслеживанием глаз .
У Схолии есть темы профиль « Отслеживание взгляда» .

Коммерческое отслеживание глаз

[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Eye_tracking&oldid=1233393312"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 677822a96eb15db9baf885c8fed22919__1720461240
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/67/19/677822a96eb15db9baf885c8fed22919.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Eye tracking - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)