Tracciamento oculare: come funziona

Misurazione del punto di sguardo o del movimento di un occhio rispetto alla testa

Questo articolo riguarda lo studio del movimento degli occhi. Per la tendenza a tracciare visivamente una potenziale preda, vedi eye-stalking.

L'eye tracking è il processo di misurazione del punto di sguardo (dove si sta guardando) o del movimento di un occhio rispetto alla testa. Un eye tracker è un dispositivo per misurare le posizioni e il movimento degli occhi. Gli eye tracker sono utilizzati nella ricerca sul sistema visivo, in psicologia, in psicolinguistica, nel marketing, come dispositivo di input per l'interazione uomo-computer e nella progettazione di prodotti. Inoltre, gli eye tracker vengono sempre più utilizzati per applicazioni assistive e riabilitative come il controllo di sedie a rotelle, bracci robotici e protesi. Recentemente, l'eye tracking è stato esaminato come strumento per la diagnosi precoce dell'autismo disturbo dello spettro. Esistono diversi metodi per misurare il movimento degli occhi, con la variante più popolare che utilizza immagini video per estrarre la posizione degli occhi. Altri metodi utilizzano bobine di ricerca o si basano sull'elettrooculogramma.

Storia

Nel 1800, gli studi sul movimento degli occhi sono stati effettuati utilizzando osservazioni dirette. Ad esempio, Louis Émile Javal osservò nel 1879 che la lettura non comporta un regolare movimento degli occhi lungo il testo, come precedentemente ipotizzato, ma una serie di brevi soste (chiamate fissazioni) e rapide saccadi. ^[1] Questa osservazione ha sollevato importanti domande sulla lettura, domande che sono state esplorate durante il 1900: su quali parole si fermano gli occhi? Per quanto tempo? Quando regrediscono a parole già viste?

Edmund Huey ^[2] costruì un primo eye tracker, utilizzando una sorta di lente a contatto con un foro per la pupilla. L'obiettivo è stato collegato a un puntatore in alluminio che si muoveva in risposta al movimento dell'occhio. Huey ha studiato e quantificato le regressioni (solo una piccola percentuale di saccadi sono regressioni) e ha dimostrato che alcune parole in una frase non sono fissate.

I primi eye-tracker non intrusivi furono costruiti da Guy Thomas Buswell a Chicago, utilizzando fasci di luce che venivano riflessi sull'occhio, quindi registrati su pellicola. Buswell fece studi sistematici sulla lettura ^{[3] [4]} e sulla visione di immagini. ^[5]

Negli anni '50, Alfred L. Yarbus ^[6] condusse ricerche sull'eye tracking, e il suo libro del 1967 è spesso citato. Ha dimostrato che il compito assegnato a un soggetto ha un'influenza molto grande sul movimento degli occhi del soggetto. Ha anche scritto sulla relazione tra fissazioni e interesse:

Tutti i documenti ... dimostrare in modo conclusivo che il carattere del movimento oculare è o completamente indipendente o solo leggermente dipendente dal materiale del quadro e da come è stato realizzato, a condizione che sia piatto o quasi piatto". ^[7]

Il modello ciclico nell'esame delle immagini "dipende non solo da ciò che viene mostrato nell'immagine, ma anche dal problema che l'osservatore deve affrontare e dalle informazioni che spera di ottenere dall'immagine". ^[8]

Le registrazioni dei movimenti oculari mostrano che l'attenzione dell'osservatore è solitamente trattenuta solo da alcuni elementi dell'immagine. Il movimento degli occhi riflette i processi di pensiero umano; Quindi il pensiero dell'osservatore può essere seguito in una certa misura dalle registrazioni del movimento degli occhi (il pensiero che accompagna l'esame di un particolare oggetto). È facile determinare da queste registrazioni quali elementi attirano l'occhio dell'osservatore (e, di conseguenza, il suo pensiero), in quale ordine e come spesso. ^[7]

L'attenzione dell'osservatore è spesso attirata da elementi che non forniscono informazioni importanti ma che, a suo avviso, possono farlo. Spesso un osservatore focalizza la sua attenzione su elementi che sono insoliti nelle circostanze particolari, non familiari, incomprensibili e così via. ^[9]

... Quando cambia i suoi punti di fissazione, l'occhio dell'osservatore ritorna ripetutamente agli stessi elementi dell'immagine. Il tempo aggiuntivo dedicato alla percezione non viene utilizzato per esaminare gli elementi secondari, ma per riesaminare gli elementi più importanti. ^[10]

Negli anni '70, la ricerca sull'eye-tracking si espanse rapidamente, in particolare la ricerca sulla lettura. Una buona panoramica delle ricerche in questo periodo è data da Rayner. ^[13]

Nel 1980, Just e Carpenter ^[14] ha formulato l'influente ipotesi Strong eye-mind , secondo cui "non c'è alcun ritardo apprezzabile tra ciò che è fissato e ciò che viene elaborato". Se questa ipotesi è corretta, allora quando un soggetto guarda una parola o un oggetto, ci pensa anche (elabora cognitivamente), e per esattamente il tempo della fissazione registrata. L'ipotesi è spesso data per scontata dai ricercatori che utilizzano l'eye-tracking. Tuttavia, le tecniche contingenti allo sguardo offrono un'opzione interessante per districare le attenzioni palesi e nascoste, per differenziare ciò che è fissato e ciò che viene elaborato.

Durante gli anni '80, l'ipotesi occhio-mente è stata spesso messa in discussione alla luce dell'attenzione nascosta, ^{[15] [16]} l'attenzione a qualcosa che non si sta guardando, cosa che le persone spesso fanno. Se l'attenzione nascosta è comune durante le registrazioni di tracciamento oculare, il percorso di scansione e i modelli di fissazione risultanti spesso Non mostrano dove è stata l'attenzione, ma solo dove l'occhio ha guardato, non riuscendo a indicare l'elaborazione cognitiva.

Gli anni '80 hanno visto anche la nascita dell'uso dell'eye-tracking per rispondere a domande relative all'interazione uomo-computer. In particolare, i ricercatori hanno studiato il modo in cui gli utenti cercano i comandi nei menu del computer. ^[17] Inoltre, i computer hanno permesso ai ricercatori di utilizzare i risultati dell'eye-tracking in tempo reale, principalmente per aiutare gli utenti disabili. ^[17]

Più recentemente, c'è stata una crescita nell'uso dell'eye tracking per studiare come gli utenti interagiscono con diverse interfacce informatiche. Le domande specifiche poste dai ricercatori sono legate alla facilità con cui le diverse interfacce sono disponibili per gli utenti. ^[17] I risultati della ricerca sull'eye tracking possono portare a cambiamenti nel design dell'interfaccia. Un'altra recente area di ricerca si concentra sullo sviluppo Web. Ciò può includere il modo in cui gli utenti reagiscono ai menu a discesa o dove concentrano la loro attenzione su un sito Web in modo che lo sviluppatore sappia dove posizionare un annuncio. ^[18]

Secondo Hoffman, ^[19] l'attuale consenso è che l'attenzione visiva è sempre leggermente (da 100 a 250 ms) davanti all'occhio. Ma non appena l'attenzione si sposta su una nuova posizione, gli occhi vorranno seguirla. ^[20]

Specifici processi cognitivi non possono ancora essere dedotti direttamente da una fissazione su un particolare oggetto in una scena. ^[21] Ad esempio, una fissazione su un volto in un'immagine può indicare riconoscimento, simpatia, antipatia, perplessità, ecc. Pertanto, l'eye tracking è spesso abbinato ad altre metodologie, come i protocolli verbali introspettivi.

Grazie al progresso dei dispositivi elettronici portatili, gli eye tracker portatili montati sulla testa attualmente possono raggiungere prestazioni eccellenti e sono sempre più utilizzati nella ricerca e nel mercato applicazioni destinate a contesti di vita quotidiana. ^[22] Questi stessi progressi hanno portato ad un aumento dello studio dei piccoli movimenti oculari che si verificano durante la fissazione, sia in laboratorio che in contesti applicativi. ^[23]

Nel 21° secolo, l'uso dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti neurali artificiali è diventato un modo praticabile per completare le attività e l'analisi dell'eye-tracking. In particolare, la rete neurale convoluzionale si presta all'eye-tracking, in quanto è progettata per compiti incentrati sull'immagine. Con l'intelligenza artificiale, le attività e gli studi di tracciamento oculare possono fornire informazioni aggiuntive che potrebbero non essere state rilevate dagli osservatori umani. La pratica del deep learning consente inoltre a una determinata rete neurale di migliorare in un determinato compito quando viene fornita una quantità sufficiente di dati campione. Ciò richiede tuttavia una fornitura relativamente ampia di dati di addestramento. ^[24]

I potenziali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nell'eye-tracking coprono un'ampia gamma di argomenti, dalle applicazioni mediche ^[25] alla sicurezza del conducente ^[24], alla teoria dei giochi ^[26] e persino alle applicazioni per l'istruzione e la formazione. ^{[27] [28] [29]}

Tipi di tracker

Gli

eye-tracker misurano le rotazioni dell'occhio in diversi modi, ma principalmente rientrano in una delle tre categorie:

1. misurazione del movimento di un oggetto (normalmente, una lente a contatto speciale) attaccato all'inseguimento ottico dell'occhio
2. senza contatto diretto con l'occhio
3. Misura dei potenziali elettrici mediante elettrodi posti intorno agli occhi.

Il

primo tipo utilizza un attacco all'occhio, come una lente a contatto speciale con uno specchio incorporato o un sensore di campo magnetico, e il movimento dell'attacco viene misurato con il supponendo che non scivoli in modo significativo mentre l'occhio ruota. Le misurazioni con lenti a contatto aderenti hanno fornito registrazioni estremamente sensibili del movimento oculare e le bobine di ricerca magnetiche sono il metodo preferito dai ricercatori che studiano le dinamiche e la fisiologia sottostante del movimento oculare. Questo metodo consente la misurazione del movimento oculare in direzione orizzontale, verticale e di torsione. ^[30]

Vedi

anche: Video-oculografia

La seconda grande categoria utilizza un metodo ottico senza contatto per misurare il movimento degli occhi. La luce, tipicamente infrarossa, viene riflessa dall'occhio e rilevata da una videocamera o da un altro sensore ottico appositamente progettato. Le informazioni vengono quindi analizzate per estrarre la rotazione dell'occhio dai cambiamenti nei riflessi. Gli eye tracker basati su video utilizzano tipicamente il riflesso corneale (la prima immagine di Purkinje) e il centro di la pupilla come caratteristiche da tracciare nel tempo. Un tipo più sensibile di eye-tracker, l'eye tracker a doppio Purkinje, ^[31] utilizza i riflessi dalla parte anteriore della cornea (prima immagine di Purkinje) e dalla parte posteriore della lente (quarta immagine di Purkinje) come caratteristiche da tracciare. Un metodo di tracciamento ancora più sensibile consiste nell'acquisire immagini di caratteristiche dall'interno dell'occhio, come i vasi sanguigni della retina, e seguire queste caratteristiche mentre l'occhio ruota. I metodi ottici, in particolare quelli basati sulla registrazione video, sono ampiamente utilizzati per il tracciamento dello sguardo e sono favoriti per essere non invasivi e poco costosi.

Misurazione del potenziale elettrico

La terza categoria utilizza i potenziali elettrici misurati con elettrodi posizionati intorno agli occhi. Gli occhi sono l'origine di un campo di potenziale elettrico costante che può essere rilevato anche nell'oscurità totale e se gli occhi sono chiusi. Può essere modellato per essere generato da un dipolo con il suo polo positivo alla cornea e il suo polo negativo alla retina. Il segnale elettrico che può essere derivato utilizzando due coppie di elettrodi di contatto posizionati sulla pelle intorno a un occhio è chiamato elettrooculogramma (EOG). Se gli occhi si spostano dalla posizione centrale verso la periferia, la retina si avvicina a un elettrodo mentre la cornea si avvicina a quello opposto. Questo cambiamento nell'orientamento del dipolo e di conseguenza nel campo di potenziale elettrico provoca un cambiamento nel segnale EOG misurato. Al contrario, analizzando questi cambiamenti nel movimento degli occhi è possibile monitorare. A causa della discretizzazione data dalla configurazione comune dell'elettrodo, è possibile identificare due componenti di movimento separate: una orizzontale e una verticale. Un terzo componente EOG è il canale EOG radiale, ^[32] che è la media dei canali EOG riferiti a qualche elettrodo posteriore del cuoio capelluto. Questo canale EOG radiale è sensibile ai potenziali spike saccadici derivanti dal muscoli extra-oculari all'inizio delle saccadi e consente un rilevamento affidabile anche di saccadi in miniatura. ^[33]

A causa delle potenziali derive e delle relazioni variabili tra le ampiezze del segnale EOG e le dimensioni delle saccadi, è difficile utilizzare l'EOG per misurare il movimento lento degli occhi e rilevare la direzione dello sguardo. L'EOG è, tuttavia, una tecnica molto robusta per misurare il movimento oculare saccadico associato agli spostamenti dello sguardo e rilevare le palpebre. A differenza degli eye-tracker basati su video, l'EOG consente la registrazione dei movimenti oculari anche con gli occhi chiusi e può quindi essere utilizzato nella ricerca sul sonno. Si tratta di un approccio molto leggero che, a differenza degli attuali eye-tracker basati su video, richiede una bassa potenza di calcolo, funziona in diverse condizioni di illuminazione e può essere implementato come un sistema indossabile integrato e autonomo. ^{[34] [35]} È quindi il metodo di scelta per misurare il movimento oculare in situazioni mobili della vita quotidiana e fasi REM durante il sonno. Il principale svantaggio di EOG è la sua precisione relativamente scarsa nella direzione dello sguardo rispetto a un tracker video. Cioè, è difficile determinare con buona precisione esattamente dove un soggetto sta guardando, anche se il tempo dei movimenti oculari può essere determinato.

Tecnologie e tecniche

I progetti attuali più utilizzati sono gli eye-tracker basati su video. Una telecamera si concentra su uno o entrambi gli occhi e registra il movimento degli occhi mentre lo spettatore guarda un qualche tipo di stimolo. La maggior parte degli eye-tracker moderni utilizza il centro della pupilla e la luce infrarossa / vicino infrarosso non collimata per creare riflessioni corneali (CR). Il vettore tra il centro della pupilla e le riflessioni corneali può essere utilizzato per calcolare il punto di sguardo sulla superficie o la direzione dello sguardo. Di solito è necessaria una semplice procedura di calibrazione dell'individuo prima di utilizzare l'eye tracker. ^[36]

Vengono utilizzati due tipi generali di tecniche di tracciamento oculare a infrarossi / vicino infrarosso (noto anche come luce attiva): pupilla chiara e pupilla scura. La loro differenza si basa sulla posizione della sorgente di illuminazione rispetto all'ottica. Se l'illuminazione è coassiale con il percorso ottico, l'occhio funge da retroriflettore poiché la luce si riflette sulla retina creando un effetto pupilla luminoso simile all'occhio rosso. Se la sorgente di illuminazione è sfalsata rispetto al percorso ottico, la pupilla appare scura perché la retroriflessione della retina è diretta lontano dalla fotocamera. ^[37]

Il tracciamento luminoso della pupilla crea un maggiore contrasto iride/pupilla, consentendo un tracciamento oculare più robusto con tutta la pigmentazione dell'iride e riduce notevolmente le interferenze causate dalle ciglia e da altre caratteristiche di oscuramento. ^[38] Consente inoltre l'inseguimento in condizioni di illuminazione che vanno dall'oscurità totale a molto intensa.

Un altro metodo, meno utilizzato, è noto come luce passiva. Utilizza la luce visibile per illuminare, cosa che può causare alcune distrazioni agli utenti. ^[37] Un'altra sfida con questo metodo è che il contrasto della pupilla è inferiore rispetto ai metodi a luce attiva, quindi il centro dell'iride viene utilizzato per calcolare il vettore. ^[39] Questo calcolo deve rilevare il confine dell'iride e della sclera bianca (inseguimento del limbus). Presenta un'altra sfida per i movimenti oculari verticali dovuti all'ostruzione delle palpebre. ^[40]

• Infrarosso / vicino infrarosso: pupilla luminosa.

• Infrarosso / vicino infrarosso: pupilla scura e riflessione corneale.

• Luce visibile: centro dell'iride (rosso), riflessione corneale (verde) e vettore di uscita (blu).

Le configurazioni di tracciamento oculare variano notevolmente. Alcuni sono montati sulla testa, alcuni richiedono che la testa sia stabile (ad esempio, con una mentoniera) e alcuni funzionano in remoto e tracciano automaticamente la testa durante il movimento. La maggior parte utilizza una frequenza di campionamento di almeno 30 Hz. Sebbene 50/60 Hz sia più comune, oggi molti eye tracker basati su video funzionano a 240, 350 o anche 1000/1250 Hz, velocità necessarie per catturare i movimenti oculari fissivi o misurare correttamente la dinamica delle saccadi.

I movimenti oculari sono tipicamente divisi in fissazioni e saccadi, rispettivamente quando lo sguardo si ferma in una certa posizione e quando si sposta in un'altra posizione. La serie risultante di fissazioni e saccadi è chiamata percorso di scansione. L'inseguimento regolare descrive l'occhio che segue un oggetto in movimento. I movimenti oculari di fissazione includono le microsaccadi: piccole saccadi involontarie che si verificano durante il tentativo di fissazione. La maggior parte delle informazioni provenienti dall'occhio sono rese disponibili durante una fissazione o un inseguimento regolare, ma non durante una saccade. ^[41]

I percorsi di scansione sono utili per analizzare l'intento cognitivo, l'interesse e la salienza. Anche altri fattori biologici (alcuni semplici come il sesso) possono influenzare il percorso di scansione. L'eye tracking nell'interazione uomo-computer (HCI) in genere studia il percorso di scansione per scopi di usabilità o come metodo di input nelle visualizzazioni contingenti dello sguardo, note anche come interfacce basate sullo sguardo. ^[42]

L'interpretazione

dei dati che vengono registrati dai vari tipi di eye-tracker si avvale di una varietà di software che li animano o li rappresentano visivamente, in modo da poter riprendere graficamente il comportamento visivo di uno o più utenti. Il video è generalmente codificato manualmente per identificare le AOI (aree di interesse) o recentemente utilizzando l'intelligenza artificiale. La presentazione grafica è raramente la base dei risultati della ricerca, poiché sono limitati in termini di ciò che può essere analizzato - ricerca fare affidamento sull'eye-tracking, ad esempio, di solito richiede misure quantitative degli eventi di movimento oculare e dei loro parametri, Le seguenti visualizzazioni sono le più comunemente utilizzate:

Rappresentazioni animate di un punto sull'interfaccia Questo metodo viene utilizzato quando il comportamento visivo viene esaminato individualmente indicando dove l'utente ha concentrato lo sguardo in ogni momento, completato da un piccolo percorso che indica i precedenti movimenti saccadici, come si vede nell'immagine.

Rappresentazioni statiche del percorso saccadico Questo è abbastanza simile a quello descritto sopra, con la differenza che si tratta di un metodo statico. Per interpretare questo è necessario un livello di competenza superiore rispetto a quelli animati.

Heat maps Una rappresentazione statica alternativa, utilizzata principalmente per l'analisi agglomerata dei pattern di esplorazione visiva in un gruppo di utenti. In queste rappresentazioni, le zone o le zone "calde" con una densità più alta designano dove gli utenti hanno concentrato il loro sguardo (non la loro attenzione) con una frequenza più alta. Le mappe di calore sono la tecnica di visualizzazione più conosciuta per gli studi di eyetracking. ^[43]

Questo metodo è una versione semplificata delle mappe di calore in cui le zone visivamente meno frequentate dagli utenti vengono visualizzate chiaramente, consentendo così una più facile comprensione delle informazioni più rilevanti, vale a dire, fornisce maggiori informazioni su quali zone non sono state viste dagli utenti.

Mappe di salienza Analogamente alle mappe di calore, una mappa di salienza illustra le aree di messa a fuoco visualizzando in modo luminoso gli oggetti che attirano l'attenzione su una tela inizialmente nera. Maggiore è la messa a fuoco data a un particolare oggetto, più luminoso apparirà. ^[44]

Eye-tracking vs. tracciamento dello sguardo

Gli eye-tracker misurano necessariamente la rotazione dell'occhio rispetto a un sistema di riferimento. Questo di solito è legato al sistema di misurazione. Pertanto, se il sistema di misurazione è montato sulla testa, come con EOG o un sistema basato su video montato su un casco, vengono misurati gli angoli occhio nella testa. Per dedurre la linea di vista in coordinate globali, la testa deve essere mantenuta in una posizione costante o anche i suoi movimenti devono essere tracciati. In questi casi, la direzione della testa viene aggiunta alla direzione dell'occhio nella testa per determinare la direzione dello sguardo. Tuttavia, se il movimento della testa è minore, l'occhio rimane in posizione costante. ^[45]

Se il sistema di misurazione è montato su tavolo, come con le bobine di ricerca sclerali o i sistemi di telecamere (remote) montate su tavolo, gli angoli di sguardo vengono misurati direttamente in coordinate globali. In genere, in queste situazioni i movimenti della testa sono vietati. Ad esempio, la posizione della testa viene fissata utilizzando una barra per morso o un supporto per la fronte. Quindi viene utilizzato un sistema di riferimento centrato sulla testa identico a un sistema di riferimento centrato sul mondo. Oppure, colloquialmente, la posizione dell'occhio nella testa determina direttamente la direzione dello sguardo.

Alcuni risultati sono disponibili sui movimenti oculari umani in condizioni naturali in cui sono consentiti anche i movimenti della testa. ^[46] La posizione relativa dell'occhio e della testa, anche con una direzione costante dello sguardo, influenza l'attività neuronale nelle aree visive superiori. ^[47]

Pratica

Una grande quantità di ricerca è stata dedicata agli studi sui meccanismi e le dinamiche della rotazione oculare, Ma l'obiettivo dell'eye tracking è il più delle volte quello di stimare la direzione dello sguardo. Gli utenti potrebbero essere interessati a quali caratteristiche di un'immagine attirano l'attenzione, ad esempio. L'eye tracker non fornisce la direzione assoluta dello sguardo, ma può misurare solo i cambiamenti nella direzione dello sguardo. Per determinare con precisione ciò che un soggetto sta guardando, è necessaria una procedura di calibrazione in cui il soggetto guarda un punto o una serie di punti, mentre l'eye tracker registra il valore che corrisponde a ciascuna posizione dello sguardo. (Anche quelle tecniche che tracciano le caratteristiche della retina non possono fornire una direzione esatta dello sguardo perché non esiste una caratteristica anatomica specifica che segni il punto esatto in cui l'asse visivo incontra la retina, se effettivamente esiste un singolo punto stabile.) Una calibrazione accurata e affidabile è essenziale per ottenere dati sui movimenti oculari validi e ripetibili, e questo può rappresentare una sfida significativa per i soggetti non verbali o per coloro che hanno uno sguardo instabile.

Ogni metodo di tracciamento oculare presenta vantaggi e svantaggi e la scelta di un sistema di tracciamento oculare dipende da considerazioni di costo e applicazione. Esistono metodi offline e procedure online come AttentionTracking. Esiste un compromesso tra costo e sensibilità, con i sistemi più sensibili che costano molte decine di migliaia di dollari e richiedono notevole competenza per operare correttamente. I progressi nella tecnologia informatica e video hanno portato allo sviluppo di sistemi relativamente a basso costo, utili per molte applicazioni e abbastanza facili da usare. ^[48] L'interpretazione dei risultati richiede ancora un certo livello di competenza, tuttavia, perché un sistema disallineato o mal calibrato può produrre dati estremamente errati.

Eye-tracking durante la guida di un'auto in una situazione

difficile

Il movimento degli occhi di due gruppi di conducenti è stato filmato con una speciale telecamera frontale da un team del Politecnico Federale Svizzero: i conducenti principianti ed esperti hanno registrato il loro movimento oculare mentre si avvicinavano a una curva di una strada stretta. La serie di immagini è stata condensata dai fotogrammi originali della pellicola ^[50] per mostrare 2 fissazioni oculari per immagine per una migliore comprensione.

Ognuno di questi fotogrammi corrisponde a circa 0,5 secondi in tempo reale.

La serie di immagini mostra un esempio di fissazioni oculari da #9 a #14 di un tipico principiante e di un guidatore esperto.

Il confronto delle immagini in alto mostra che il guidatore esperto controlla la curva e ha anche la fissazione n. 9 lasciata da parte, mentre il guidatore alle prime armi deve controllare la strada e stimare la sua distanza dall'auto parcheggiata.

Nelle immagini centrali, il pilota esperto è ora completamente concentrato sul luogo in cui si potrebbe vedere un'auto in arrivo. Il guidatore alle prime armi concentra la sua visuale sull'auto parcheggiata.

Nell'immagine in basso il principiante è impegnato a stimare la distanza tra la parete sinistra e l'auto parcheggiata, mentre il guidatore esperto può utilizzare la propria visione periferica per questo e concentrare ancora la visione sul punto pericoloso della curva: se un'auto appare lì, il conducente deve dare la precedenza, cioè fermarsi a destra invece di superare l'auto parcheggiata. ^[51]

Studi più recenti hanno anche utilizzato l'eye tracking montato sulla testa per misurare i movimenti oculari durante le condizioni di guida del mondo reale. ^{[52] [23]}

Eye-tracking di giovani e anziani mentre camminano

Mentre camminano, i soggetti anziani dipendono maggiormente dalla visione foveale rispetto ai soggetti più giovani. La loro velocità di deambulazione è diminuita da un campo visivo limitato, probabilmente causato da un deterioramento della visione periferica.

I soggetti più giovani utilizzano sia la visione centrale che quella periferica mentre camminano. La loro visione periferica consente un controllo più rapido del processo di deambulazione. ^[53]

Applicazioni

Un'ampia varietà di discipline utilizza tecniche di eye-tracking, tra cui le scienze cognitive, la psicologia (in particolare la psicolinguistica, il paradigma del mondo visivo), l'interazione uomo-computer (HCI), i fattori umani e l'ergonomia; ricerche di mercato e ricerche mediche (diagnosi neurologica). ^[54] Le applicazioni specifiche includono il tracciamento del movimento oculare nella lettura delle lingue, nella lettura della musica, nel riconoscimento dell'attività umana, nella percezione della pubblicità, nella pratica sportiva, nel rilevamento delle distrazioni e nella stima del carico cognitivo di conducenti e piloti e come mezzo per l'utilizzo di computer da parte di persone con gravi disabilità motorie. ^[23] Nel campo della realtà virtuale, l'eye tracking viene utilizzato nei display montati sulla testa per una varietà di scopi, tra cui ridurre il carico di elaborazione rendendo solo l'area grafica all'interno dello sguardo dell'utente. ^[55]

Applicazioni commerciali

Negli ultimi anni, l'aumento della sofisticazione e dell'accessibilità delle tecnologie di tracciamento oculare hanno suscitato un grande interesse nel settore commerciale. Le applicazioni includono l'usabilità sul web, la pubblicità, la sponsorizzazione, il pacchetto Progettazione e ingegneria automobilistica. In generale, gli studi commerciali di eye-tracking funzionano presentando uno stimolo target a un campione di consumatori, mentre un eye tracker registra l'attività oculare. Esempi di stimoli target possono includere siti web, programmi televisivi, eventi sportivi, film e spot pubblicitari, riviste e giornali, pacchetti, espositori da scaffale, sistemi di consumo (bancomat, sistemi di cassa, chioschi) e software. I dati risultanti possono essere analizzati statisticamente e resi graficamente per fornire prove di specifici modelli visivi. Esaminando fissazioni, saccadi, dilatazione della pupilla, battito delle palpebre e una varietà di altri comportamenti, i ricercatori possono determinare molto sull'efficacia di un determinato mezzo o prodotto. Mentre alcune aziende completano internamente questo tipo di ricerca, ci sono molte aziende private che offrono servizi di tracciamento e analisi degli occhi.

Un campo di ricerca commerciale sull'eye-tracking è l'usabilità del web. Mentre Le tecniche di usabilità tradizionali sono spesso molto potenti nel fornire informazioni sui modelli di clic e scorrimento, l'eye-tracking offre la possibilità di analizzare l'interazione dell'utente tra i clic e quanto tempo un utente trascorre tra i clic, fornendo così preziose informazioni su quali funzionalità sono le più accattivanti, quali caratteristiche causano confusione e quali vengono ignorate del tutto. In particolare, l'eye-tracking può essere utilizzato per valutare l'efficienza della ricerca, il branding, gli annunci pubblicitari online, l'usabilità della navigazione, il design generale e molti altri componenti del sito. Le analisi possono essere mirate a un prototipo o a un sito concorrente oltre al sito principale del cliente.

L'eye-tracking è comunemente usato in una varietà di diversi mezzi pubblicitari. Spot pubblicitari, annunci stampati, annunci online e programmi sponsorizzati sono tutti favorevoli all'analisi con l'attuale tecnologia di tracciamento oculare. Un esempio è l'analisi dei movimenti oculari rispetto agli annunci pubblicitari nelle Pagine Gialle. Uno Lo studio si è concentrato su quali caratteristiche particolari hanno indotto le persone a notare un annuncio, se hanno visualizzato gli annunci in un determinato ordine e come variavano i tempi di visualizzazione. Lo studio ha rivelato che le dimensioni, la grafica, il colore e il testo degli annunci influenzano l'attenzione sugli annunci pubblicitari. Sapere questo consente ai ricercatori di valutare in dettaglio la frequenza con cui un campione di consumatori si fissa sul logo, sul prodotto o sull'annuncio target. Quindi un inserzionista può quantificare il successo di una determinata campagna in termini di effettiva attenzione visiva. ^[56] Un altro esempio di questo è uno studio che ha scoperto che in una pagina dei risultati di un motore di ricerca, gli snippet dell'autore hanno ricevuto più attenzione rispetto agli annunci a pagamento o addirittura al primo risultato organico. ^[57]

Un altro esempio di ricerca commerciale sull'eye-tracking proviene dal campo del reclutamento. Uno studio ha analizzato il modo in cui i reclutatori selezionano i profili LinkedIn e ha presentato i risultati sotto forma di mappe di calore. ^[58]

Applicazioni di sicurezza

Gli scienziati nel 2017 hanno costruito una rete neurale integrata profonda (DINN) a partire da una rete neurale profonda e una rete neurale convoluzionale. ^[24] L'obiettivo era quello di utilizzare l'apprendimento profondo per esaminare le immagini dei conducenti e determinare il loro livello di sonnolenza "classificando gli stati oculari". Con un numero sufficiente di immagini, il DINN proposto potrebbe idealmente determinare quando i conducenti sbattono le palpebre, quanto spesso sbattono le palpebre e per quanto tempo. Da lì, potrebbe giudicare quanto sembra essere stanco un determinato conducente, conducendo efficacemente un esercizio di tracciamento oculare. Il DINN è stato addestrato sui dati di oltre 2.400 soggetti e ha diagnosticato correttamente i loro stati nel 96%-99,5% dei casi. La maggior parte degli altri modelli di intelligenza artificiale ha funzionato a tassi superiori al 90%. ^[24] Questa tecnologia potrebbe idealmente fornire un'altra strada per il rilevamento della stanchezza del conducente.

Applicazioni della teoria dei giochi

In uno studio del 2019, è stato pubblicato un La rete neurale convoluzionale (CNN) è stata costruita con la capacità di identificare i singoli pezzi degli scacchi nello stesso modo in cui le altre CNN possono identificare le caratteristiche facciali. ^[26] È stato poi alimentato con i dati di input di tracciamento oculare di 30 giocatori di scacchi di vari livelli di abilità. Con questi dati, la CNN ha utilizzato la stima dello sguardo per determinare le parti della scacchiera a cui un giocatore stava prestando molta attenzione. Ha quindi generato una mappa di salienza per illustrare quelle parti del tabellone. In definitiva, la CNN combinerebbe la sua conoscenza del tabellone e dei pezzi con la sua mappa di salienza per prevedere la prossima mossa dei giocatori. Indipendentemente dal set di dati di addestramento su cui è stato addestrato, il sistema di rete neurale ha previsto la mossa successiva in modo più accurato rispetto a quando ha selezionato qualsiasi mossa possibile a caso, e le mappe di salienza disegnate per un dato giocatore e situazione erano simili per oltre il 54%. ^[26]

Persone con tecnologia assistiva

Con grave compromissione motoria è possibile utilizzare l'eye tracking per interagire con i computer ^[59] in quanto è più veloce delle tecniche di scansione a interruttore singolo e intuitivo da utilizzare. ^{[60] [61]} La compromissione motoria causata dalla paralisi cerebrale ^[62] o dalla sclerosi laterale amiotrofica spesso colpisce il linguaggio e gli utenti con grave compromissione motoria e del linguaggio (SSMI) utilizzano un tipo di software noto come aiuto per la comunicazione aumentativa e alternativa (AAC), ^[63] che visualizza icone, parole e lettere sullo schermo ^[64] e utilizza software di sintesi vocale per generare output vocale. ^[65] In tempi recenti, i ricercatori hanno anche esplorato il tracciamento oculare per controllare bracci robotici ^[66] e sedie a rotelle elettriche. ^[67] L'eye tracking è utile anche per analizzare i modelli di ricerca visiva, ^rilevando presenza di nistagmo e rilevamento dei primi segni di disabilità dell'apprendimento analizzando il movimento dello sguardo durante la lettura. ^[69]

L'eye

tracking è già stato studiato per la sicurezza del volo confrontando i percorsi di scansione e la durata della fissazione per valutare i progressi dei piloti in formazione, ^[70] per stimare le capacità dei piloti, ^[71] per analizzare l'attenzione congiunta dell'equipaggio e la consapevolezza situazionale condivisa. ^[72] La tecnologia di tracciamento oculare è stata anche esplorata per interagire con i sistemi di visualizzazione montati sul casco ^[73] e display multifunzionali ^[74] negli aerei militari. Sono stati condotti studi per indagare l'utilità dell'eye tracker per il blocco del bersaglio head-up e l'acquisizione del bersaglio head-up nei sistemi di visualizzazione montati sul casco (HMDS). ^[73] Il feedback dei piloti ha suggerito che, anche se il La tecnologia è promettente, i suoi componenti hardware e software devono ancora essere maturati. ^[73] La ricerca sull'interazione con display multifunzionali in ambiente simulatore ha dimostrato che l'eye tracking può migliorare significativamente i tempi di risposta e il carico cognitivo percepito rispetto ai sistemi esistenti. Inoltre, la ricerca ha anche studiato l'utilizzo di misurazioni della fissazione e delle risposte pupillari per stimare il carico cognitivo del pilota. La stima del carico cognitivo può aiutare a progettare cabine di pilotaggio adattive di nuova generazione con una maggiore sicurezza di volo. ^[75] L'eye tracking è utile anche per rilevare l'affaticamento del pilota. ^{[76] [23]}

Applicazioni automobilistiche

In tempi recenti, la tecnologia di tracciamento oculare è stata studiata nel settore automobilistico sia in modo passivo che attivo. La National Highway Traffic Safety Administration ha misurato la durata dello sguardo per l'esecuzione di attività secondarie durante la guida e lo ha utilizzato per promuovere la sicurezza scoraggiando l'introduzione di dispositivi eccessivamente distraenti nei veicoli ^[77] Oltre al rilevamento delle distrazioni, il tracciamento oculare viene utilizzato anche per interagire con IVIS. ^[78] Sebbene la ricerca iniziale ^[79] abbia studiato l'efficacia del sistema di tracciamento oculare per l'interazione con l'HDD (Head Down Display), richiedeva comunque ai conducenti di distogliere lo sguardo dalla strada mentre eseguivano un'attività secondaria. Studi recenti hanno studiato l'interazione controllata dallo sguardo con l'HUD (Head Up Display) che elimina la distrazione degli occhi fuori strada. ^[80] L'eye tracking viene utilizzato anche per monitorare il carico cognitivo dei conducenti per rilevare potenziali distrazioni. Sebbene i ricercatori ^[81] abbiano esplorato diversi metodi per stimare il carico cognitivo dei driver da diversi parametri fisiologici, l'uso di parametri oculari ha esplorato un nuovo modo per utilizzare gli eye tracker esistenti per monitorare il carico cognitivo dei conducenti oltre all'interazione con IVIS. ^{[82] [83]}

Applicazioni di intrattenimento

Il videogioco del 2021 Before Your Eyes registra e legge il battito delle palpebre del giocatore e lo utilizza come modo principale di interagire con il gioco. ^{[84] [85]}

Applicazioni ingegneristiche

L'uso diffuso della tecnologia di tracciamento oculare ha fatto luce sul suo utilizzo nell'ingegneria empirica del software negli anni più recenti. La tecnologia di tracciamento oculare e le tecniche di analisi dei dati vengono utilizzate dai ricercatori per studiare la comprensibilità dei concetti di ingegneria del software. Questi includono la comprensibilità dei modelli di processo aziendale, ^[86] e i diagrammi utilizzati nell'ingegneria del software come i diagrammi di attività UML e i diagrammi EER. ^[87] Le metriche di tracciamento oculare come la fissazione, il percorso di scansione, la precisione del percorso di scansione, il richiamo del percorso di scansione, le fissazioni sull'area di interesse/regione rilevante sono calcolate, analizzate e interpretate in termini di comprensibilità del modello e del diagramma. I risultati vengono utilizzati per migliorare la comprensibilità di diagrammi e modelli con soluzioni adeguate relative al modello e migliorando fattori personali come la capacità di memoria di lavoro, il carico cognitivo, lo stile di apprendimento e la strategia degli ingegneri del software e dei modellatori.

Applicazioni cartografiche La ricerca cartografica

ha ampiamente adottato tecniche di tracciamento oculare. I ricercatori li hanno usati per vedere come gli individui percepiscono e interpretano le mappe. ^[88] Ad esempio, l'eye tracking è stato utilizzato per studiare le differenze nella percezione della visualizzazione 2D e 3D, ^{[89] [90]} confronto delle strategie di lettura delle mappe tra principianti ed esperti ^[91] o studenti e i loro insegnanti di geografia, ^[92] e valutazione della qualità cartografica delle mappe. ^[93] Inoltre, i cartografi hanno impiegato l'eye tracking per studiare vari fattori che influenzano la lettura delle mappe, inclusi attributi come il colore o la densità dei simboli. ^{[94] [95]} Numerosi studi sull'usabilità delle applicazioni cartografiche hanno sfruttato anche l'eye tracking. ^L'impegno

quotidiano della comunità cartografica con i dati visivi e spaziali l'ha posizionata per contribuire in modo significativo ai metodi e agli strumenti di visualizzazione dei dati di tracciamento oculare. ^Ad esempio, i cartografi hanno sviluppato metodi per integrare i dati di tracciamento oculare con GIS, utilizzando il software GIS per ulteriori visualizzazioni e analisi. ^{[99] [100]} La comunità ha Ha anche fornito strumenti per la visualizzazione dei dati di tracciamento oculare ^{[101] [98]} o una cassetta degli attrezzi per l'identificazione delle fissazioni oculari basata su una componente spaziale dei dati di tracciamento oculare. ^[102]

Con

l'eye tracking destinato a diventare una caratteristica comune in vari dispositivi elettronici di consumo, tra cui smartphone, ^computer portatili ^e cuffie per realtà virtuale, ^sono state sollevate preoccupazioni sull'impatto della tecnologia sulla privacy dei consumatori. Con l'aiuto di tecniche di apprendimento automatico, i dati di tracciamento oculare possono rivelare indirettamente informazioni sull'etnia, i tratti della personalità, le paure, le emozioni, gli interessi, le abilità e le condizioni di salute fisica e mentale di un utente. ^[109] Se tali deduzioni sono tratte senza La consapevolezza o l'approvazione di un utente, questo può essere classificato come un attacco di inferenza. Le attività oculari non sono sempre sotto il controllo volitivo, ad esempio, "gli sguardi guidati dallo stimolo, la dilatazione della pupilla, il tremore oculare e le palpebre spontanee si verificano per lo più senza sforzo cosciente, in modo simile alla digestione e alla respirazione". ^[109] Pertanto, può essere difficile per gli utenti di tracciamento oculare stimare o controllare la quantità di informazioni che rivelano su se stessi.

Vedi anche

Note