Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Эта статья посвящена изучению движения глаз. Чтобы узнать о способности визуально отслеживать потенциальную добычу, см. Наблюдение за глазами .
Ученые отслеживают движения глаз у пациентов с глаукомой, чтобы проверить ухудшение зрения во время вождения.

Отслеживание взгляда - это процесс измерения точки взгляда (куда вы смотрите) или движения глаза относительно головы. Трекер глаз представляет собой устройство для измерения положения глаз и движения глаз . Айтрекеры используются в исследованиях зрительной системы , в психологии, в психолингвистике , маркетинге как устройство ввода для взаимодействия человека с компьютером., и в продуктовом дизайне. Айтрекеры также все чаще используются в реабилитационных и вспомогательных целях (связанных, например, с управлением инвалидными колясками, роботизированными руками и протезами). Есть несколько методов измерения движения глаз. Самый популярный вариант использует видеоизображения, из которых извлекается положение глаз. Другие методы используют поисковые катушки или основаны на электроокулограмме .

Айтрекер Ярбуса 1960-х годов.

История [ править ]

В 1800-х годах исследования движения глаз проводились с использованием прямых наблюдений. Например, Луи Эмиль Жаваль заметил в 1879 году, что чтение включает не плавное движение глазами по тексту, как предполагалось ранее, а серию коротких остановок (так называемых фиксаций) 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 типичный паттерн движения глаз во время чтения. Глаза никогда не скользят по неподвижному тексту.

Эдмунд Хьюи [2] создал ранний айтрекер, используя своего рода контактную линзу с отверстием для зрачка . Линза была соединена с алюминиевой указкой, которая двигалась в ответ на движение глаза. Хьюи изучил и количественно оценил регрессии (регрессиями является лишь небольшая часть саккад) и показал, что некоторые слова в предложении не фиксируются.

Первые ненавязчивые айтрекеры были созданы Гаем Томасом Басвеллом в Чикаго, используя лучи света, которые отражались от глаза, а затем записывали их на пленку. Басвелл провел систематические исследования чтения [3] и просмотра изображений. [4]

В 1950-х годах Альфред Л. Ярбус [5] провел важное исследование отслеживания взгляда, и его книгу 1967 года часто цитируют. Он показал, что задание, данное испытуемому, имеет очень большое влияние на движение глаз испытуемого. Он также писал о связи между фиксацией и интересом:

«Все записи ... убедительно показывают, что характер движения глаз либо полностью независим, либо лишь очень незначительно зависит от материала изображения и того, как он был сделан, при условии, что он плоский или почти плоский». [6] Цикличность при просмотре изображений «зависит не только от того, что показано на картинке, но также от проблемы, с которой сталкивается наблюдатель, и от информации, которую он надеется получить от изображения». [7]
Это исследование Ярбуса (1967) часто называют доказательством того, как задание, данное человеку, влияет на движение его глаз.
«Записи движений глаз показывают, что внимание наблюдателя обычно удерживают только определенные элементы изображения ... Движение глаз отражает мыслительные процессы человека; поэтому за мыслью наблюдателя можно в некоторой степени проследить записи движения глаз (мысль сопровождая осмотр конкретного объекта). По этим записям легко определить, какие элементы привлекают взгляд наблюдателя (и, следовательно, его мысль), в каком порядке и как часто ». [6]
«Внимание наблюдателя часто привлекают элементы, которые не дают важной информации, но, по его мнению, могут так поступать. Часто наблюдатель сосредотачивает свое внимание на элементах, которые необычны в конкретных обстоятельствах, незнакомы, непонятны и т. Д. . " [8]
«... меняя точки фиксации, глаз наблюдателя постоянно возвращается к одним и тем же элементам изображения. Дополнительное время, затрачиваемое на восприятие, используется не для изучения второстепенных элементов, а для повторного изучения наиболее важных элементов». [9]
В этом исследовании Hunziker (1970) [10] по отслеживанию глаз при решении задач использовалась простая 8-миллиметровая пленка для отслеживания движения глаз путем съемки объекта через стеклянную пластину, на которой отображалась проблема со зрением. [11] [12]

В 1970-х годах исследования айтрекинга быстро расширились, особенно исследования чтения. Хороший обзор исследований этого периода дает Райнер . [13]

В 1980 году Джаст и Карпентер [14] сформулировали влиятельную гипотезу « Сильный взгляд-разум», согласно которой «нет заметного отставания между тем, что фиксируется, и тем, что обрабатывается». Если эта гипотеза верна, тогда, когда субъект смотрит на слово или объект, он или она также думают об этом (когнитивно обрабатывают), и в течение ровно столько же, сколько и зафиксированная фиксация. Гипотеза часто принимается как должное исследователями, использующими отслеживание взгляда. Однако техники контингента взгляда предлагают интересный вариант, позволяющий отделить явное и скрытое внимание, различить то, что фиксируется, а что обрабатывается.

В течение 1980-х годов гипотеза «глаз-разум» часто подвергалась сомнению в свете скрытого внимания [15] [16], внимания к чему-то, на что человек не смотрит, что люди часто и делают. Если скрытое внимание является обычным явлением во время записи слежения за глазами, результирующие шаблоны траектории сканирования и фиксации часто будут показывать не то место, где было наше внимание, а только то, куда смотрел глаз, не указывая на когнитивную обработку.

В 1980-е годы также зародилось использование айтрекинга для ответа на вопросы, связанные с взаимодействием человека с компьютером. В частности, исследователи исследовали, как пользователи ищут команды в компьютерных меню. [17] Кроме того, компьютеры позволили исследователям использовать результаты отслеживания взгляда в реальном времени, в первую очередь, для помощи 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 удобны различные интерфейсы для пользователей. [17] Результаты исследования отслеживания движения глаз могут привести к изменениям в дизайне интерфейса. Еще одна недавняя область исследований сосредоточена на веб-разработке. Это может включать в себя то, как пользователи реагируют на раскрывающиеся меню или где они сосредотачивают свое внимание на веб-сайте, чтобы разработчик знал, где разместить рекламу. [18]

Согласно Хоффману [19], в настоящее время принято считать, что визуальное внимание всегда немного (на 100–250 мс) опережает глаз. Но как только внимание переместится в новое положение, глаза захотят проследить за ним. [20]

Мы по-прежнему не можем вывести конкретные когнитивные процессы непосредственно из фиксации на определенном объекте в сцене. [21] Например, фиксация на лице 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 налобные айтрекеры в настоящее время могут достигать отличных характеристик и все чаще используются в исследовательских и рыночных приложениях, ориентированных на повседневную жизнь. [22] Эти же достижения привели к увеличению количества исследований небольших движений глаз, которые происходят во время фиксации, как в лаборатории, так и в прикладных условиях. [23]

Использование сверточных нейронных сетей для отслеживания взгляда позволяет искусственному интеллекту определять новую информацию.

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

Возможные варианты использования ИИ для отслеживания взгляда охватывают широкий спектр тем: от медицинских приложений [25] до безопасности водителей [24] и теории игр. [26] Хотя структура CNN может относительно хорошо соответствовать задаче отслеживания взгляда, у исследователей есть возможность создать собственную нейронную сеть, адаптированную под конкретную задачу. В этих случаях эти собственные разработки могут превзойти уже существующие шаблоны для нейронной сети. [27] В этом смысле еще предстоит выяснить, существует ли способ определить идеальную структуру сети для данной задачи.

Типы трекеров [ править ]

Айтрекеры измеряют вращение глаза одним из нескольких способов, но в основном они попадают в одну из трех категорий: (i) измерение движения объекта (обычно специальной контактной линзы), прикрепленного к глазу; (ii) оптическое отслеживание без прямого контакта с глазом; и (iii) измерение электрических потенциалов с помощью электродов, размещенных вокруг глаз.

Отслеживание с привязкой к глазам [ править ]

Первый тип использует насадку для глаза, такую ​​как специальная контактная линза со встроенным зеркалом или датчиком магнитного поля, и движение насадки измеряется с предположением, что она не скользит значительно при вращении глаза. Измерения с помощью плотно прилегающих контактных линз обеспечили чрезвычайно чувствительную регистрацию 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. [28]

Оптическое слежение [ править ]

Монтируемый на голову дисплей с отслеживанием взгляда . У каждого глаза есть светодиодный источник света (металл золотого цвета) сбоку от линзы дисплея и камера под линзой дисплея.

Вторая широкая категория использует неконтактный оптический метод измерения движения глаз. Свет, обычно инфракрасный, отражается от глаза и воспринимается видеокамерой или каким-либо другим специально разработанным оптическим датчиком. Затем информация анализируется, чтобы выделить вращение глаз из изменений отражений. В видеодорожках айтрека обычно используется отражение в роговице (первое изображение Пуркинье ) и центр зрачка как функции, которые необходимо отслеживать во времени. Более чувствительный тип айтрекера, двойной айтрекер Пуркинье, [29]использует отражения от передней части роговицы (первое изображение Пуркинье) и задней части линзы (четвертое изображение Пуркинье) в качестве объектов для отслеживания. Еще более чувствительный метод отслеживания - это изображение объектов внутри глаза, таких как кровеносные сосуды сетчатки, и отслеживание этих функций при вращении глаза. Оптические методы, особенно основанные на видеозаписи, широко используются для отслеживания взгляда и считаются неинвазивными и недорогими.

См. Также: Видеоокулография.

Измерение электрического потенциала [ править ]

Третья категория использует электрические потенциалы, измеряемые с помощью электродов, размещенных вокруг глаз. Глаза являются источником постоянного электрического потенциального поля, которое также можно обнаружить в полной темноте и при закрытых глазах. 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, размещенных на коже вокруг одного глаза, называется электроокулограммой (ЭОГ).. Если глаза перемещаются из центрального положения к периферии, сетчатка приближается к одному электроду, а роговица приближается к противоположному. Это изменение ориентации диполя и, следовательно, электрического потенциального поля приводит к изменению измеренного сигнала ЭОГ. И наоборот, анализируя эти изменения движения глаз, можно проследить. Из-за дискретизации, обеспечиваемой общей установкой электродов, можно выделить две отдельные составляющие движения - горизонтальную и вертикальную. Третий компонент ЭОГ - ​​радиальный канал ЭОГ, [30]что является средним значением каналов ЭОГ относительно некоторого заднего электрода скальпа. Этот радиальный канал EOG чувствителен к саккадическим импульсным потенциалам, исходящим от экстраокулярных мышц в начале саккад, и позволяет надежно обнаруживать даже миниатюрные саккады. [31]

Из-за потенциальных дрейфов и переменных соотношений между амплитудами сигналов ЭОГ и размерами саккад сложно использовать ЭОГ для измерения медленного движения глаз и определения направления взгляда. Однако EOG является очень надежным методом измерения саккадического движения глаз, связанного со сдвигом взгляда и обнаружением морганий . В отличие от айтрекеров на основе видео, EOG позволяет записывать движения глаз даже с закрытыми глазами и, таким образом, может использоваться для исследования сна. Это очень легкий подход, который, в отличие от современных айтрекеров на основе видео, требует очень небольшой вычислительной мощности; работает в разных условиях освещения; и может быть реализован как встроенная автономная носимая система. [32] [33]Таким образом, это предпочтительный метод измерения движения глаз в мобильных повседневных ситуациях и фаз быстрого сна во время сна. Основным недостатком EOG является относительно низкая точность определения направления взгляда по сравнению с видеотрекером. То есть трудно определить с хорошей точностью, куда именно смотрит объект, хотя можно определить время движений глаз.

Технологии и методы [ править ]

Наиболее широко используемые современные разработки - 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 роговицы может использоваться для вычисления точки наблюдения на поверхности или направления взгляда. Перед использованием айтрекера обычно требуется простая процедура калибровки. [34]

Используются два основных типа методов слежения за глазами в инфракрасном / ближнем инфракрасном диапазоне (также известный как активный свет): яркий зрачок и темный зрачок. Их различие основано на расположении источника освещения относительно оптики. Если освещение коаксиально с оптическим путем, то глаз действует как ретрорефлектор, поскольку свет отражается от сетчатки, создавая эффект яркого зрачка, подобный красному глазу . Если источник освещения смещен от оптического пути, зрачок кажется темным, потому что ретроотражение сетчатки направлено от камеры. [35]

Отслеживание яркого зрачка создает больший контраст радужной оболочки / зрачка, обеспечивая более надежное отслеживание взгляда со всей пигментацией радужной оболочки и значительно снижает помехи, вызванные ресницами и другими скрывающими элементами. [36] Это также позволяет отслеживать в условиях освещения от полной темноты до очень яркого.

Другой, менее используемый метод известен как пассивный свет. Он использует видимый свет для освещения, что может отвлекать пользователей. [35] Еще одна проблема, связанная с этим методом, заключается в том, что контраст зрачка меньше, чем в методах активного освещения, поэтому вместо этого для вычисления вектора используется центр диафрагмы . [37] Этот расчет должен определить границу радужной оболочки и белой склеры ( отслеживание лимба ). Это представляет собой еще одну проблему для вертикальных движений глаз из-за закупорки век. [38]

  • Инфракрасный / ближний инфракрасный: яркий зрачок.

  • Инфракрасный / ближний инфракрасный: темный зрачок и отражение роговицы.

  • Видимый свет: центр радужной оболочки (красный), отражение роговицы (зеленый) и выходной вектор (синий).

Настройки айтрекинга сильно различаются: некоторые устанавливаются на голове, некоторые требуют, чтобы голова была стабильной (например, с упором для подбородка), а некоторые работают дистанционно и автоматически отслеживают голову во время движения. Большинство из них используют частоту дискретизации не менее 30 Гц. Хотя 50/60 Гц более распространено, сегодня многие айтрекеры на основе видео работают с частотой 240, 350 или даже 1000/1250 Гц - скоростями, необходимыми для захвата фиксационных движений глаз или правильного измерения динамики саккад.

Движения глаз обычно делятся на фиксации и саккады - когда взгляд останавливается в определенном положении и когда он перемещается в другое положение, соответственно. Получившаяся серия фиксаций и саккад называется траекторией сканирования . Плавное преследование описывает взгляд, следующий за движущимся объектом. Фиксационные движения глаз включают микросаккады : небольшие непроизвольные саккады, возникающие при попытке фиксации. Большая часть информации из глаза становится доступной во время фиксации или плавного преследования, но не во время саккады. [39]

Пути сканирования полезны для анализа когнитивного намерения, интереса и значимости. Другие биологические факторы (некоторые из которых такие простые, как пол) также могут влиять на путь сканирования. Отслеживание взгляда при взаимодействии человека с компьютером (HCI) обычно исследует путь сканирования для удобства использования или в качестве метода ввода данных на экранах , зависящих от взгляда , также известных как интерфейсы на основе взгляда . [40]

Представление данных [ править ]

Для интерпретации данных, записываемых различными типами айтрекеров, используется разнообразное программное обеспечение, которое их анимирует или визуально представляет, так что визуальное поведение одного или нескольких пользователей может быть графически возобновлено. Видео обычно кодируется вручную для определения AOI (области интересов) или недавно использованного искусственного интеллекта. Графическое представление редко является основой результатов исследований, поскольку они ограничены с точки зрения того, что может быть проанализировано - например, исследования, основанные на отслеживании глаз, обычно требуют количественных измерений событий движения глаз и их параметров. наиболее часто используемые:

Анимированные представления точки на интерфейсе. Этот метод используется, когда визуальное поведение исследуется индивидуально, показывая, где пользователь сфокусировал свой взгляд в каждый момент, дополняется небольшим путем, который указывает предыдущие движения саккады, как видно на изображении.

Статические представления пути саккады Это довольно похоже на описанное выше, с той разницей, что это статический метод. Чтобы интерпретировать это, требуется более высокий уровень знаний, чем у анимированных.

Тепловые карты Альтернативное статическое представление, используемое в основном для агломерированного анализа шаблонов визуального исследования в группе пользователей. В этих представлениях «горячие» зоны или зоны с более высокой плотностью обозначают, где пользователи фокусировали свой взгляд (а не внимание) с большей частотой. Тепловые карты - это самый известный метод визуализации для исследования взгляда. [41]

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

Карты значимости Подобно тепловым картам, карта значимости иллюстрирует области фокуса, ярко отображая привлекающие внимание объекты на изначально черном полотне. Чем больше внимания уделяется конкретному объекту, тем ярче он будет. [42]

Отслеживание взгляда против отслеживания взгляда [ править ]

Айтрекеры обязательно измеряют вращение глаза относительно некоторой системы отсчета. Обычно это связано с измерительной системой. Таким образом, если измерительная система закреплена на голове, как в случае с EOG или видеосистемой, установленной на шлеме, то измеряются углы между глазами и головой. Чтобы определить линию взгляда в мировых координатах, голова должна оставаться в постоянном положении или ее движения также должны отслеживаться. В этих случаях направление головы добавляется к направлению «глаза в голове», чтобы определить направление взгляда.

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

Имеются некоторые результаты по движениям глаз человека в естественных условиях, когда движения головы также разрешены. [43] Относительное положение глаза и головы, даже при постоянном направлении взгляда, влияет на нейронную активность в более высоких областях зрения. [44]

Практика [ править ]

Большое количество исследований было посвящено изучению механизмов и динамики вращения глаз, но цель айтрекинга чаще всего заключается в оценке направления взгляда. Пользователям может быть интересно, например, какие особенности изображения привлекают взгляд. Важно понимать, что айтрекер не обеспечивает абсолютного направления взгляда, а может измерять только изменения направления взгляда. Чтобы точно знать, на что смотрит объект, требуется некоторая процедура калибровки, в которой объект 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, потому что нет конкретной анатомической особенности, которая отмечает точную точку, где визуальная ось встречается с сетчаткой,если действительно существует такая единственная стабильная точка.) Точная и надежная калибровка важна для получения достоверных и повторяемых данных о движениях глаз, и это может быть серьезной проблемой для невербальных субъектов или тех, у кого нестабильный взгляд.

Каждый метод айтрекинга имеет преимущества и недостатки, и выбор системы айтрекинга зависит от соображений стоимости и применения. Существуют автономные методы и онлайн-процедуры, такие как AttentionTracking . Существует компромисс между стоимостью и чувствительностью, при этом наиболее чувствительные системы стоят многие десятки тысяч долларов и требуют значительного опыта для правильной работы. Достижения в компьютерных и видеотехнологиях привели к разработке относительно недорогих систем, которые полезны для многих приложений и довольно просты в использовании. [45] Интерпретация результатов по-прежнему требует определенного уровня знаний, поскольку неверно выровненная или плохо откалиброванная система может давать крайне ошибочные данные.

Отслеживание взгляда при вождении автомобиля в сложной ситуации [ править ]

Кадры из отслеживания взгляда на узкой дороге, описанные в этом разделе [46]

Движение глаз двух групп водителей было снято специальной головной камерой командой Швейцарского федерального технологического института: начинающие и опытные водители записывали движение глаз при приближении к повороту узкой дороги. Серия изображений была сжата из исходных кадров пленки [47], чтобы показать 2 фиксации глаз на изображение для лучшего понимания.

Каждый из этих кадров соответствует примерно 0,5 секундам 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 имеет Крепление № 9, оставленное для того, чтобы смотреть в сторону, в то время как начинающему водителю необходимо проверить дорогу и оценить свое расстояние до припаркованной машины.

На средних изображениях опытный водитель теперь полностью сосредоточен на том месте, где можно было увидеть встречный автомобиль. Начинающий водитель сосредотачивает взгляд на припаркованной машине.

На нижнем изображении новичок занят оценкой расстояния между левой стеной и припаркованной машиной, в то время как опытный водитель может использовать для этого свое периферийное зрение и все же сосредоточить свой взгляд на опасной точке поворота: если там появляется машина, он должен уступить дорогу, т.е. остановиться направо, вместо того, чтобы обгонять припаркованную машину. [48]

В более поздних исследованиях также использовалось отслеживание движения глаз на голове для измерения движений глаз в реальных условиях вождения. [49] [50]

Отслеживание взгляда молодых и пожилых людей во время ходьбы [ править ]

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

Младшие люди во время ходьбы используют как центральное, так и периферическое зрение. Их периферийное зрение позволяет быстрее контролировать процесс ходьбы. [51]

Приложения [ править ]

Техники айтрекинга используются в самых разных дисциплинах, включая когнитивную науку ; психология (особенно психолингвистика ; парадигма визуального мира); человеко-компьютерное взаимодействие (HCI); человеческий фактор и эргономика ; маркетинговые исследования и медицинские исследования (неврологическая диагностика). Конкретные применения включают движение отслеживания глаз в чтении языка , музыки чтение , человеческое признание деятельности , восприятие рекламы, играя спорт, обнаружение отвлечения и когнитивный нагрузку оценка водителей и пилотов, а также как средство управления компьютерами людьми с тяжелыми двигательными нарушениями.

Коммерческие приложения [ править ]

В последние годы возросшая изощренность и доступность технологий айтрекинга вызвали большой интерес в коммерческом секторе. Приложения включают удобство использования в Интернете , рекламу, спонсорство, дизайн упаковки и автомобильную инженерию. Как правило, коммерческие исследования по отслеживанию движения глаз функционируют путем представления целевого стимула выборке потребителей, в то время как устройство отслеживания движения глаз используется для записи активности глаза. Примеры целевых стимулов могут включать веб-сайты; телевизионные программы; спортивные события; фильмы и рекламные ролики; журналы и газеты; пакеты; полочные дисплеи; потребительские системы (банкоматы, кассовые системы, киоски); и программное обеспечение. Полученные данные могут быть статистически проанализированы и графически отображены, чтобы предоставить доказательства определенных визуальных паттернов. Изучая фиксации,саккады , расширение зрачка, моргание и множество других форм поведения - исследователи могут многое определить об эффективности данной среды или продукта. В то время как некоторые компании проводят исследования этого типа внутри страны, есть много частных компаний, которые предлагают услуги отслеживания взгляда и анализа.

Одна из областей коммерческого исследования айтрекинга - это удобство использования в Интернете. В то время как традиционные методы юзабилити часто довольно эффективны в предоставлении информации о шаблонах щелчков и прокрутки, отслеживание взгляда дает возможность анализировать взаимодействие пользователя между щелчками и то, сколько времени пользователь проводит между щелчками, тем самым обеспечивая ценную информацию о том, какие функции являются наиболее важными. привлекающие внимание, особенности которых вызывают недоумение и которые вообще игнорируются. В частности, отслеживание взглядов можно использовать для оценки эффективности поиска, брендинга, онлайн-рекламы, удобства использования навигации, общего дизайна и многих других компонентов сайта. В дополнение к основному клиентскому сайту анализы могут быть нацелены на прототип или сайт конкурента.

Айтрекинг обычно используется в различных рекламных носителях. 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 по рекламным объявлениям в « Желтых страницах» . Одно исследование было сосредоточено на том, какие особенности заставляли людей замечать рекламу, просматривали ли они рекламу в определенном порядке и как варьировалось время просмотра. Исследование показало, что размер рекламы, графика, цвет и текст влияют на внимание к рекламе. Знание этого позволяет исследователям очень подробно оценить, как часто выборка потребителей зацикливается на целевом логотипе, продукте или рекламе. В результате рекламодатель может количественно оценить успех данной кампании с точки зрения фактического визуального внимания. [52]Другим примером этого является исследование, которое показало, что на странице результатов поисковой системы фрагментам авторства уделяется больше внимания, чем платной рекламе или даже первому органическому результату. [53]

Еще один пример коммерческого айтрекингового исследования связан с наймом персонала. В исследовании было проанализировано, как рекрутеры просматривают профили в Linkedin и представлены результаты в виде тепловых карт. [54]

Приложения безопасности [ править ]

В 2017 году ученые построили глубокую интегрированную нейронную сеть (DINN) из глубокой нейронной сети и сверточной нейронной сети. [24] Цель состояла в том, чтобы использовать глубокое обучение для изучения изображений водителей и определения уровня их сонливости путем «классификации состояний глаз». При наличии достаточного количества изображений предлагаемая DINN могла бы идеально определить, когда драйверы мигают, как часто и как долго. Отсюда можно было судить о том, насколько усталым кажется данный водитель, эффективно выполняя упражнение по отслеживанию глаз. DINN была обучена на данных более чем 2400 субъектов и правильно диагностировала их состояния в 96–99,5% случаев. Скорость большинства других моделей искусственного интеллекта превышает 90%. [24] В идеале эта технология могла бы предоставить еще один путь дляобнаружение сонливости водителя .

Приложения теории игр [ править ]

В исследовании 2019 года была построена сверточная нейронная сеть (CNN), способная идентифицировать отдельные шахматные фигуры так же, как другие CNN могут определять черты лица. [26] Затем в него были введены данные отслеживания взгляда от тридцати шахматистов разного уровня подготовки. С этими данными CNN использовала оценку взгляда, чтобы определить части шахматной доски, на которые игрок обращал пристальное внимание. Затем он создал карту значимости, чтобы проиллюстрировать эти части доски. В конечном итоге CNN объединит свои знания доски и фигур с картой значимости, чтобы предсказать следующий ход игроков. Независимо от набора данных для обучениясистема нейронной сети была обучена, она предсказывала следующий ход более точно, чем если бы она выбирала любой возможный ход наугад, а карты значимости, нарисованные для любого данного игрока и ситуации, были более чем на 54% похожи. [26]

Вспомогательные технологии [ править ]

Люди с тяжелыми двигательными нарушениями могут использовать отслеживание взгляда для взаимодействия с компьютером [55], поскольку это быстрее, чем методы сканирования с одним переключателем, и интуитивно понятно в эксплуатации. [56] [57] Нарушение моторики, вызванное церебральным параличом [58] или боковым амиотрофическим склерозом, часто влияет на речь, и пользователи с тяжелыми речевыми и моторными нарушениями (SSMI) используют программное обеспечение, известное как вспомогательная и альтернативная коммуникация (AAC). [59], который отображает значки, слова и буквы на экране [60] и использует программное обеспечение для преобразования текста в речь для создания речевого вывода. [61] В последнее время исследователи также изучали отслеживание глаз для управления роботизированными руками [62]и инвалидные коляски с электроприводом. [63] Слежение за глазами также полезно при анализе паттернов визуального поиска, [64] обнаруживая наличие нистагма и обнаруживая ранние признаки нарушения обучаемости, анализируя движение взгляда во время чтения. [65]

Приложения для авиации [ править ]

Отслеживание взгляда уже было изучено для обеспечения безопасности полета путем сравнения траекторий сканирования и продолжительности фиксации для оценки прогресса пилотов-стажеров [66] для оценки навыков пилотов [67] для анализа совместного внимания экипажа и общей ситуационной осведомленности. [68] Технология отслеживания взгляда также была исследована для взаимодействия с системами отображения на шлеме [69] и многофункциональными дисплеями [70] в военных самолетах. Были проведены исследования по изучению полезности айтрекера для захвата цели и захвата цели в системах отображения на шлеме (HMDS). [71]Отзывы пилотов говорят о том, что, хотя технология является многообещающей, ее аппаратные и программные компоненты еще не разработаны. [ необходима цитата ] Исследование взаимодействия с многофункциональными дисплеями в среде симулятора показало, что отслеживание взгляда может значительно улучшить время отклика и воспринимаемую когнитивную нагрузку по сравнению с существующими системами. Кроме того, в исследовании 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 полета. [72] Отслеживание взгляда также полезно для определения усталости пилота. [73] [74]

Автомобильные приложения [ править ]

В последнее время технология айтрекинга исследуется в автомобильной сфере как пассивным, так и активным образом. Национальное управление безопасности дорожного движения измеряло продолжительность взгляда для выполнения второстепенных задач во время вождения и использовало его для повышения безопасности, препятствуя использованию чрезмерно отвлекающих устройств в транспортных средствах [75]. Помимо обнаружения отвлекающих факторов, отслеживание взгляда также используется для взаимодействия с IVIS. [76] Хотя первоначальное исследование [77] исследовали эффективность системы отслеживания взгляда при взаимодействии с жестким диском (Head Down Display), при этом водителям по-прежнему требовалось оторвать взгляд от дороги при выполнении второстепенной задачи. В недавних исследованиях изучалось взаимодействие, контролируемое взглядом, с HUD (Head Up Display), которое устраняет отвлечение внимания от бездорожья. [78] Отслеживание взгляда также используется для отслеживания когнитивной нагрузки водителей с целью выявления потенциальных отвлекающих факторов. Хотя исследователи [79] изучали различные методы оценки когнитивной нагрузки водителей по различным физиологическим параметрам, использование глазных параметров исследовало новый способ использования существующих айтрекеров для мониторинга когнитивной нагрузки водителей в дополнение к взаимодействию с IVIS. [80] [81]

См. Также [ править ]

  • ВниманиеОтслеживание
  • Движение глаз
  • Движение глаз при чтении по языку
  • Движение глаз при чтении нот
  • Отслеживание взгляда на МКС
  • Ямка
  • Ямчатая визуализация
  • Парадигма непредвиденного взгляда
  • Маркетинговые исследования
  • Отслеживание мыши
  • Периферийное зрение
  • Саккада
  • Чтение с экрана
  • visage SDK

Заметки [ править ]

  1. ^ Отмеченные в Huey 1908/1968.
  2. ^ Хьюи, Эдмунд. Психология и педагогика чтения (Перепечатка) . MIT Press 1968 (первоначально опубликовано в 1908 году).
  3. ^ Басуэлл (1922, 1937)
  4. ^ (1935)
  5. ^ Yarbus 1967
  6. ^ а б Ярбус 1967 , стр. 190
  7. ^ Yarbus 1967 , стр. 194
  8. ^ Yarbus 1967 , стр. 191
  9. ^ Yarbus 1967 , стр. 193
  10. ^ Хунцикера, HW (1970). Visuelle Informationsaufnahme und Intelligenz: Eine Untersuchung über die Augenfixationen beim Problemlösen. Schweizerische Zeitschrift für Psychologie und ihre Anwendungen, 1970, 29, № 1/2 (аннотация на английском языке: http://www.learning-systems.ch/multimedia/forsch1e.htm )
  11. ^ http://www.learning-systems.ch/multimedia/eye [ постоянная мертвая ссылка ] решение проблем с перемещениями.swf
  12. ^ «Визуальное восприятие: движения глаз при решении проблем» . www.learning-systems.ch . Проверено 9 октября 2018 .
  13. ^ Райнер (1978)
  14. ↑ Just and Carpenter (1980).
  15. ^ Познер (1980)
  16. ^ Райт и Уорд (2008)
  17. ^ a b c Роберт Дж. К. Джейкоб; Кейт С. Карн (2003). «Отслеживание взгляда в исследованиях взаимодействия человека с компьютером и юзабилити: готовы выполнить обещания» . В Хионе; Радач; Deubel (ред.). Глаз разума: когнитивные и прикладные аспекты исследования движения глаз . Оксфорд, Англия: Elsevier Science BV. CiteSeerX 10.1.1.100.445 . ISBN  0-444-51020-6.
  18. ^ Шиссл, Майкл; Дуда, Сабрина; Тёльке, Андреас; Фишер, Рико. «Отслеживание взгляда и его применение в исследованиях удобства использования и медиа» (PDF) .
  19. ^ Хоффман 1998
  20. ^ Deubel, Хайнер (1996). «Выбор цели Saccade и распознавание объекта: свидетельство общего механизма внимания». Исследование зрения . 36 (12): 1827–1837. DOI : 10.1016 / 0042-6989 (95) 00294-4 . PMID 8759451 . S2CID 16916037 .  
  21. ^ Холсанова 2007
  22. ^ Cognolato МЫ, Atzori М, Н Мюллер (2018). «Устройства слежения за взглядом на голове: обзор современных устройств и последних достижений» . Журнал реабилитации и инженерных вспомогательных технологий . 5 : 205566831877399. дои : 10,1177 / 2055668318773991 . PMC 6453044 . PMID 31191938 .  
  23. ^ Александр, Роберт; Макник, Стивен; Мартинес-Конде, Сусана (2020). «Микросаккады в прикладных средах: реальные приложения для измерения движения глаз» . Журнал исследований движения глаз . 12 (6). DOI : 10,16910 / jemr.12.6.15 .
  24. ^ а б в г Чжао, Лэй; 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. DOI : 10.1007 / s11042-017-5380-8 . ISSN 1380-7501 . S2CID 20691291 .  
  25. ^ Stember, JN; Celik, H .; Крупински, Э .; Чанг, PD; Mutasa, S .; Вуд, BJ; Lignelli, A .; Moonis, G .; Шварц, LH; Jambawalikar, S .; Багчи, У. (август 2019 г.). «Отслеживание взгляда для сегментации глубокого обучения с использованием сверточных нейронных сетей» . Журнал цифровой обработки изображений . 32 (4): 597–604. DOI : 10.1007 / s10278-019-00220-4 . ISSN 0897-1889 . PMC 6646645 . PMID 31044392 .   
  26. ^ a b c Louedec, Джастин Ле; Гунц, Томас; Кроули, Джеймс Л .; Вофрейдаз, Доминик (2019). «Исследование глубокого обучения для прогнозирования внимания шахматистов с использованием отслеживания взгляда и игровых данных». Материалы 11-го симпозиума ACM по исследованиям и приложениям отслеживания взгляда - ETRA '19 . Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM Press: 1–9. arXiv : 1904.08155 . Bibcode : 2019arXiv190408155L . DOI : 10.1145 / 3314111.3319827 . ISBN 978-1-4503-6709-7. S2CID  118688325 .
  27. ^ Лиан, Дунцзе; Ху, Лина; Ло, Вэйсинь; Сюй, Яньюй; Дуань, Лисинь; Ю, Цзинъи; Гао, Шэнхуа (октябрь 2019 г.). "Многовидовое многозадачное оценивание взгляда с помощью глубоких сверточных нейронных сетей". Транзакции IEEE в нейронных сетях и обучающих системах . 30 (10): 3010–3023. DOI : 10.1109 / TNNLS.2018.2865525 . ISSN 2162-237X . PMID 30183647 . S2CID 52167737 .   
  28. ^ Дэвид А. Робинсон: метод измерения движения глаз с помощью склеральной поисковой катушки в магнитном поле, IEEE Transactions on Bio-Medical Electronics, октябрь 1963 г., 137–145 ( PDF [ постоянная мертвая ссылка ] )
  29. ^ Кран, HD; Стил, CM (1985). "Айтрекер с двойным изображением Пуркинье" поколения V ". Прикладная оптика . 24 (4): 527–537. Bibcode : 1985ApOpt..24..527C . DOI : 10,1364 / AO.24.000527 . PMID 18216982 . S2CID 10595433 .  
  30. ^ Эльберт, Т., Люценбергер, В., Рокстро, Б., Бирбаумер, Н., 1985. Удаление глазных артефактов из ЭЭГ. Биофизический подход к ЭОГ. Электроэнцефалогер Клин Нейрофизиол 60, 455-463.
  31. ^ Керен, AS; Yuval-Greenberg, S .; Деуэлл, LY (2010). «Саккадические спайковые потенциалы в гамма-диапазоне ЭЭГ: характеристика, обнаружение и подавление». NeuroImage . 49 (3): 2248–2263. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2009.10.057 . PMID 19874901 . S2CID 7106696 .  
  32. ^ Буллинг, А .; Roggen, D .; Тростер, Г. (2009). «Носимые очки EOG: плавное распознавание и распознавание контекста в повседневной среде». Журнал окружающего интеллекта и умных сред . 1 (2): 157–171. DOI : 10.3233 / AIS-2009-0020 . ЛВП : 20.500.11850 / 352886 .
  33. ^ Sopic, Д., Aminifar, А., и Атьенса, D. (2018). e-glass: носимая система для обнаружения эпилептических припадков в режиме реального времени. На международном симпозиуме IEEE по схемам и системам (ISCAS).
  34. ^ Витцнер Хансен, Дэн; Цян Цзи (март 2010 г.). «Глазами смотрящего: обзор моделей для глаз и взора» . IEEE Trans. Pattern Anal. Мах. Intell . 32 (3): 478–500. DOI : 10.1109 / tpami.2009.30 . PMID 20075473 . S2CID 16489508 .  
  35. ^ a b Гнео, Массимо; Шмид, Маурицио; Конфорто, Сильвия; Д'Алессио, Томмазо (2012). «Система нейронного слежения за взглядом, не зависящая от модели свободной геометрии» . Журнал нейроинжиниринга и реабилитации . 9 (1): 82. DOI : 10,1186 / 1743-0003-9-82 . PMC 3543256 . PMID 23158726 .  
  36. ↑ Глаз: обзор человеческого зрения; Фонд Викимедиа
  37. ^ Сигут, Дж; Сидха, SA (февраль 2011 г.). «Метод отражения роговицы в центре радужки для отслеживания взгляда с использованием видимого света». IEEE Transactions по биомедицинской инженерии . 58 (2): 411–9. DOI : 10.1109 / tbme.2010.2087330 . PMID 20952326 . S2CID 206611506 .  
  38. ^ Хуа, H; Кришнасвами, П; Rolland, JP (15 мая 2006 г.). «Методы и алгоритмы отслеживания взгляда на основе видео в налобных дисплеях» . Оптика Экспресс . 14 (10): 4328–50. Bibcode : 2006OExpr..14.4328H . DOI : 10.1364 / oe.14.004328 . PMID 19516585 . 
  39. ^ Purves, D; ул. (2001). Неврология, 2-е изд . Сандерленд (Массачусетс): Sinauer Assocs. п. Какие движения глаз совершают.
  40. ^ Маджаранта, П., Аоки, Х., Донеган, М., Хансен, DW, Хансен, JP, Хирскикари, А., Райха, KJ, Взаимодействие взгляда и приложения отслеживания взгляда : достижения в вспомогательных технологиях , IGI Global, 2011
  41. ^ Нильсен, Якоб. Пернис, Кара. (2010). " [1] Юзабилити айтрекинга в Интернете". Издательство New Rideres. п. 11. ISBN 0-321-49836-4 . Поиск книг Google. Проверено 28 октября 2013 года. 
  42. ^ Ле Мёр, О; Баччино, Т. (2013). «Методы сравнения путей сканирования и карты значимости: сильные и слабые стороны». Методы исследования поведения . 45 (1).
  43. ^ Einhäuser, W; Schumann, F; Бардинс, С; Бартл, К; Böning, G; Schneider, E; Кениг, П. (2007). «Координация человеческого глаза и головы в естественных исследованиях». Сеть: вычисления в нейронных системах . 18 (3): 267–297. DOI : 10.1080 / 09548980701671094 . PMID 17926195 . S2CID 1812177 .  
  44. ^ Андерсен, РА; Bracewell, RM; Бараш, С .; Gnadt, JW; Фогасси, Л. (1990). «Влияние положения глаз на зрительную, память и связанную с саккадой активность в областях LIP и 7a макака» (PDF) . Журнал неврологии . 10 (4): 1176–1196. DOI : 10.1523 / JNEUROSCI.10-04-01176.1990 . PMC 6570201 . PMID 2329374 . S2CID 18817768 .    
  45. ^ Ферхат, Онур; Вилариньо, Фернандо (2016). "Низкая стоимость айтрекинга: текущая панорама" . Вычислительный интеллект и нейробиология . 2016 : 1–14. DOI : 10.1155 / 2016/8680541 . PMC 4808529 . PMID 27034653 .  
  46. ↑ Hans-Werner Hunziker, (2006) Im Auge des Lesers: foveale und периферия Wahrnehmung - vom Buchstabieren zur Lesefreude [В глазах читателя: фовеальное и периферическое восприятие - от распознавания букв к радости чтения] Transmedia Stäubli Verlag Zürich 2006 ISBN 978-3-7266-0068-6 Основано на данных: Cohen, AS (1983). Informationsaufnahme beim Befahren von Kurven, Psychologie für die Praxis 2/83, Bulletin der Schweizerischen Stiftung für Angewandte Psychologie 
  47. Перейти ↑ Cohen, AS (1983). Informationsaufnahme beim Befahren von Kurven, Psychologie für die Praxis 2/83, Bulletin der Schweizerischen Stiftung für Angewandte Psychologie
  48. ↑ Изображения: Ханс-Вернер Хунцикер, (2006) Im Auge des Lesers: foveale und периферия Wahrnehmung - vom Buchstabieren zur Lesefreude [В глазах читателя: фовеальное и периферическое восприятие - от распознавания букв к радости чтения] Transmedia Stäubli Verlag Zürich 2006 ISBN 978-3-7266-0068-6 
  49. ^ Грюнер, М; Ансорге, У (2017). «Мобильное отслеживание глаз во время ночного вождения в реальном мире: выборочный обзор результатов и рекомендации для будущих исследований» . Журнал исследований движения глаз . 10 . DOI : 10,16910 / JEMR.10.2.1 .
  50. ^ Александр, Роберт; Макник, Стивен; Мартинес-Конде, Сусана (2020). «Микросаккады в прикладных средах: реальные приложения для измерения движения глаз» . Журнал исследований движения глаз . 12 (6). DOI : 10,16910 / jemr.12.6.15 .
  51. ^ Ито, Нана; Фукуда, Тадахико (2002). «Сравнительное исследование движений глаз в пределах центрального и периферического зрения и использования ходячими людьми молодого и пожилого возраста». Перцептивные и моторные навыки . 94 (3_suppl): 1283–1291. DOI : 10,2466 / pms.2002.94.3c.1283 . PMID 12186250 . S2CID 1058879 .  
  52. ^ Лозе, Джеральд; Ву, ди-джей (1 февраля 2001 г.). "Шаблоны движения глаз на китайской рекламе" Желтых страниц ". Электронные рынки . 11 (2): 87–96. DOI : 10.1080 / 101967801300197007 . S2CID 1064385 . 
  53. ^ "Исследование отслеживания взгляда: важность использования авторства Google в результатах поиска" [2]
  54. ^ «3 секунды достаточно, чтобы просмотреть профиль кандидата. Результаты исследования отслеживания взгляда» . Блог элемента - nowości ze świata rekrutacji, HR Tech i Element (на польском языке). 21 февраля 2019 . Проверено 3 апреля 2021 года .
  55. ^ {cite journal | last1 = Corno | first1 = F. | last2 = Farinetti | first2 = L. | last3 = Signorile | first3 = I. | date = август 2002 | title = Экономичное решение для вспомогательной технологии взора | url = https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1035632%7Cjournal= Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам | vol. = 2 | pages = 433-436 | access-date = 5 августа 2020 г.}}
  56. ^ Пинейро, C .; Ступицы, EL; Пино, П .; Урок, E .; Андраде, АО; Бурхис, Г. (июль 2011 г.). «Альтернативные системы коммуникации для людей с тяжелыми двигательными нарушениями: опрос» . Биомедицинская инженерия в Интернете . 10 (1): 31. DOI : 10,1186 / 1475-925X-10-31 . PMC 3103465 . PMID 21507236 .  
  57. ^ Сондерс, доктор медицины; Смагнер, JP; Сондерс, Р.Р. (август 2003 г.). «Совершенствование методологического и технологического анализа использования адаптивного переключателя у лиц с глубокими множественными нарушениями». Поведенческие вмешательства . 18 (4): 227–243. DOI : 10.1002 / bin.141 .
  58. ^ "Детский церебральный паралич (ЦП)" . Дата обращения 4 августа 2020 .
  59. ^ Уилкинсон, KM; Митчелл, Т. (март 2014 г.). «Исследование айтрекинга, чтобы ответить на вопросы об оценке и вмешательстве в дополнительной и альтернативной коммуникации» . Дополнительное и альтернативное общение . 30 (2): 106–119. DOI : 10.3109 / 07434618.2014.904435 . PMC 4327869 . PMID 24758526 .  
  60. ^ Galante, A .; Менезес, П. (июнь 2012 г.). «Система взаимодействия взгляда для людей с церебральным параличом» . Технологии процедур . 5 : 895–902. DOI : 10.1016 / j.protcy.2012.09.099 . Дата обращения 3 августа 2020 .
  61. ^ БЛИЩАК, Д .; LOMBARDINO, L .; ДАЙСОН, А. (июнь 2003 г.). «Использование устройств, генерирующих речь: для поддержки естественной речи». Дополнительное и альтернативное общение . 19 (1): 29–35. DOI : 10.1080 / 0743461032000056478 . PMID 28443791 . S2CID 205581902 .  
  62. ^ Шарма, ВК; Мурти, LRD; Сингх Салуджа, К .; Моллин, В .; Sharma, G .; Бисвас, Прадипта (август 2020 г.). «Роботизированная рука, управляемая веб-камерой, для людей с ССМИ» . Технологии и инвалидность . 32 (3): 179–197. arXiv : 2005.11994 . DOI : 10,3233 / TAD-200264 . S2CID 218870304 . Дата обращения 5 августа 2020 . 
  63. ^ Ид, Массачусетс; Giakoumidis, N .; Эль Саддик, А. (июль 2016 г.). «Новая система инвалидных колясок с управлением взглядом для навигации в неизвестных средах: исследование пациента с БАС» . Доступ IEEE . 4 : 558–573. DOI : 10,1109 / ACCESS.2016.2520093 . S2CID 28210837 . 
  64. ^ Jeevithashree, DV; Салуджа, Канзас; Бисвас, Прадипта (декабрь 2019 г.). «Пример разработки интерфейса, управляемого взглядом, для пользователей с серьезными нарушениями речи и моторики» . Технологии и инвалидность . 31 (1–2): 63–76. DOI : 10,3233 / TAD-180206 . Дата обращения 5 августа 2020 .
  65. ^ Джонс, MW; Obregón, M .; Келли, ML; Браниган, HP (май 2008 г.). «Выявление компонентов процессов, участвующих в дислексической и недислексической беглости чтения: исследование слежения за глазами» . Познание . 109 (3): 389–407. DOI : 10.1016 / j.cognition.2008.10.005 . PMID 19019349 . S2CID 29389144 . Дата обращения 5 августа 2020 .  
  66. ^ Calhoun, G. L; Янсон (1991). «Контроль прямой видимости по сравнению с ручным выбором дискретных переключателей». Отчет лаборатории Армстронга AL-TR-1991-0015 .
  67. ^ Фиттс, PM; Джонс, RE; Милтон, Дж. Л. (1950). «Движение глаз летчиков самолетов при заходе на посадку по приборам» . Аэронавт. Англ. Ред . Проверено 20 июля 2020 .
  68. ^ Пейсахович, В .; Lefrançois, O .; Dehais, F .; Коссе, М. (2018). «Нейроэргономика кабины самолета: четыре этапа интеграции с отслеживанием взгляда для повышения безопасности полета» . Безопасность . 4 (1): 8. DOI : 10,3390 / safety4010008 .
  69. ^ Де Реус, AJC; Zon, R .; Оуверкерк, Р. (2012). «Изучение использования айтрекера на дисплее, установленном на шлеме» . Проверено 31 июля 2020 года . Cite journal requires |journal= (help)
  70. ^ DV, JeevithaShree; Мурти, Л. Р. Д.; Салуджа, Канзас; Бисвас, П. (2018). «Управление различными дисплеями в военных реактивных самолетах с помощью устройства отслеживания взгляда» . Журнал авиационных технологий и техники . 8 (4) . Проверено 24 июля 2020 .
  71. ^ де Реус, AJC; Zon, R .; Оуверкерк, Р. (ноябрь 2012 г.). «Изучение использования айтрекера на дисплее, установленном на шлеме». Технический отчет Национальной аэрокосмической лаборатории NLR-TP-2012-001 .
  72. ^ Бабу, М .; DV, JeevithaShree; Prabhakar, G .; Салуджа, 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) . Дата обращения 3 августа 2020 .
  73. ^ Peißl, S .; Wickens, CD; Баруа, Р. (2018). «Меры отслеживания взгляда в авиации: выборочный обзор литературы» . Международный журнал аэрокосмической психологии . 28 (3–4): 98–112. DOI : 10.1080 / 24721840.2018.1514978 . S2CID 70016458 . 
  74. ^ Александр, Роберт; Макник, Стивен; Мартинес-Конде, Сусана (2020). «Микросаккады в прикладных средах: реальные приложения для измерения движения глаз» . Журнал исследований движения глаз . 12 (6). DOI : 10,16910 / jemr.12.6.15 .
  75. ^ «Визуальное руководство NHTSA Driver Disraction Guidelines for In-Vehicle Electronic Devices» ..
  76. ^ Мондрагон, СК; Отбеливатель, Б. (2013). «Контроль взгляда автомобильных развлекательных систем» . Дата обращения 3 августа 2020 . Cite journal requires |journal= (help)
  77. ^ Poitschke, T .; Laquai, F .; Стамболиев, С .; Риголл, Г. (2011). «Взаимодействие на основе взгляда на нескольких дисплеях в автомобильной среде» (PDF) . Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике (SMC) : 543–548. DOI : 10.1109 / ICSMC.2011.6083740 . ISBN  978-1-4577-0653-0. ISSN  1062-922X . S2CID  9362329 .
  78. ^ Прабхакар, G .; Рамакришнан, А .; Murthy, L .; Шарма, ВК; Мадан, М .; Deshmukh, S .; Бисвас, П. (2020). «Интерактивный HUD для автомобилей, управляемый взглядом и пальцем». Журнал мультимодального пользовательского интерфейса . 14 : 101–121. DOI : 10.1007 / s12193-019-00316-9 . S2CID 208261516 . 
  79. ^ Маршалл, С. (2002). «Индекс познавательной активности: Измерение познавательной нагрузки». В Proc. 7-я конференция по человеческому фактору и электростанциям : 7-5–7-9. DOI : 10.1109 / HFPP.2002.1042860 . ISBN 0-7803-7450-9. S2CID  44561112 .
  80. ^ Духовский, AT; Biele, C .; Niedzielska, A .; Krejtz, K .; Krejtz, I .; Kiefer, P .; Raubal, M .; Яннопулос, И. (2018). «Индекс активности ученика, измеряющий когнитивную нагрузку по сравнению с трудностью задания с колебаниями ученика». Конференция ACM SIGCHI по человеческому фактору . DOI : 10.1145 / 3173574.3173856 . S2CID 5064488 . 
  81. ^ Прабхакар, G .; Mukhopadhyay, A .; MURTHY, L .; Модикша, МАДАН; Бисвас, П. (2020). «Оценка когнитивной нагрузки с использованием параметров глаза в автомобилестроении» . Транспортная инженерия . 2 : 100008. дои : 10.1016 / j.treng.2020.100008 . Дата обращения 3 августа 2020 .

Ссылки [ править ]

  • Корнсвит, Теннесси; Журавль, HD (1973). «Точный двухмерный айтрекер с использованием первого и четвертого изображений Пуркинье» . J Opt Soc Am . 63 (8): 921–8. Bibcode : 1973JOSA ... 63..921C . DOI : 10,1364 / josa.63.000921 . PMID  4722578 .
  • Корнсвит, TN (1958). «Новая методика измерения небольших движений глаз» . JOSA . 48 (11): 808–811. Bibcode : 1958JOSA ... 48..808C . DOI : 10,1364 / josa.48.000808 . PMID  13588456 .
  • Просто, Массачусетс; Карпентер, Пенсильвания (1980). «Теория чтения: от фиксации взгляда к пониманию» (PDF) . Psychol Ред . 87 (4): 329–354. DOI : 10.1037 / 0033-295x.87.4.329 . PMID  7413885 .
  • Райнер, К. (1978). «Движение глаз при чтении и обработке информации». Психологический бюллетень . 85 (3): 618–660. CiteSeerX  10.1.1.294.4262 . DOI : 10.1037 / 0033-2909.85.3.618 . PMID  353867 .
  • Райнер, К. (1998). «Движение глаз при чтении и обработке информации: 20 лет исследований». Психологический бюллетень . 124 (3): 372–422. CiteSeerX  10.1.1.211.3546 . DOI : 10.1037 / 0033-2909.124.3.372 . PMID  9849112 .
  • Романо Бергстром, Дженнифер (2014). Отслеживание взгляда в дизайне пользовательского опыта. Морган Кауфманн. ISBN 978-0-12-408138-3 . 
  • Бойко, Ага (2013). Eye Tracking The User Experience (Практическое руководство по исследованию). Розенфельд Медиа. ISBN 978-1-933820-10-1 . 

Коммерческое отслеживание глаз [ править ]

  • Pieters, R .; Ведель, М. (2007). «Целевой контроль визуального внимания к рекламе: последствия Ярбуса». Журнал потребительских исследований . 34 (2): 224–233. CiteSeerX  10.1.1.524.9550 . DOI : 10.1086 / 519150 .
  • Pieters, R .; Ведель, М. (2004). «Привлечение и передача внимания элементами рекламы». Журнал маркетинга . 68 (2): 36–50. CiteSeerX  10.1.1.115.3006 . DOI : 10,1509 / jmkg.68.2.36.27794 . S2CID  15259684 .