Войти
Воспроизвести мультимедиа Ученые отслеживают движения глаз у пациентов с глаукомой, чтобы проверить ухудшение зрения во время вождения. Отслеживание глаз - это процесс измерения либо точки взгляда (где вы смотрите), либо движения глаза относительно головы. айтрекер - это устройство для измерения положения глаз и движения глаз. Айтрекеры используются в исследованиях зрительной системы, в психологии, психолингвистике, маркетинге в качестве устройства ввода для взаимодействия человека с компьютером и в продуктах. дизайн. 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.
айтрекере Ярбуса из 1960-х. В 1800-х годах исследования движения глаз проводились с использованием прямых наблюдений. Например, Луи Эмиль Джаваль заметил в 1879 году, что чтение предполагает не плавное движение глазами по тексту, как предполагалось ранее, а серию коротких остановок (называемых фиксациями) и быстрых саккад.. Это наблюдение подняло важные вопросы о чтении, вопросы, которые исследовались в 1900-х годах: на каких словах останавливаются глаза? На сколько долго? Когда они возвращаются к уже увиденным словам?
Пример фиксаций и саккад над текстом. Это типичный образец движения глаз во время чтения. Глаза никогда не перемещаются плавно по неподвижному тексту. Эдмунд Хьюи 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 не навязчивые айтрекеры были созданы Гаем Томасом Басвеллом в Чикаго, используя лучи света, которые отражались в глазу, а затем записывали их на пленку. Басвелл проводил систематические исследования чтения и просмотра изображений.
В 1950-х годах Альфред Л. Ярбус 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:
Это исследование Ярбус (1967) ошибка harvtxt: нет цели: CITEREF Ярбус1967 (справка ) часто упоминается как свидетельство того, как задание, данное человеку, влияет на движение его или ее глаз. 
В этом исследовании Hunziker (1970) по отслеживанию взгляда при решении задач использовалась простая 8-миллиметровая пленка для отслеживания движения глаз при съемке предмет через стеклянную пластину, на которой была отображена визуальная проблема. В 1970-х годах исследования слежения за глазами быстро расширились, особенно исследования чтения. Хороший обзор исследований в этот период дает Rayner.
В 1980 году Джаст и Карпентер сформулировали влиятельную гипотезу «Сильный взгляд-разум», согласно которой «нет заметного отставания между тем, что фиксируется, и тем, что обрабатывается». Если эта гипотеза верна, то когда субъект смотрит на слово или объект, он или она также думает об этом (когнитивно), и в течение ровно столько же, сколько и зафиксированная фиксация. Гипотеза часто принимается как должное исследователями, использующими отслеживание взгляда. Однако техники зависимости от взгляда предлагают интересный вариант для того, чтобы распутать явное и скрытое внимание, чтобы различать, что фиксируется, а что обрабатывается.
В течение 1980-х годов гипотеза «глаз-разум» часто подвергалась сомнению в свете скрытого внимания, внимания к чему-то, на что люди не смотрят, что люди часто и делают. Если скрытое внимание является обычным явлением во время записи слежения за глазами, результирующие шаблоны пути сканирования и фиксации часто показывают 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 меню компьютера. Кроме того, компьютеры позволили исследователям использовать результаты отслеживания взгляда в реальном времени, в первую очередь, для помощи пользователям с ограниченными возможностями.
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. Результаты исследования айтрекинга могут привести к изменению дизайна 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.
Согласно Хоффману, в настоящее время консенсус состоит в том, что визуальное внимание всегда незначительно ( От 100 до 250 мс) впереди глаза. Но как только внимание переместится в новое положение, глаза захотят следовать за ним.
Мы все еще не можем вывести определенные когнитивные процессы непосредственно из фиксации на определенном объекте в сцене. Например, фиксация на лице на изображении может указывать на узнавание, симпатию, неприязнь, недоумение и т. Д. Таким образом, отслеживание взгляда часто сочетается с другими методологиями, такими как интроспективные вербальные протоколы.
Благодаря развитию портативных электронных устройств портативные налобные айтрекеры в настоящее время могут обеспечивать отличную производительность и все чаще используются в исследованиях и рыночных приложениях, ориентированных на повседневную жизнь. Эти же достижения привели к расширению исследований небольших движений глаз, которые происходят во время фиксации, как в лаборатории, так и в прикладных условиях.
Использование сверточных нейронных сетей в отслеживании глаз позволяет идентифицировать новую информацию с помощью искусственного интеллект В 21 веке использование искусственного интеллекта (AI) и искусственных нейронных сетей стало жизнеспособным способом решения задач отслеживания взгляда и анализа. В частности, сверточная нейронная сеть предназначена для отслеживания взгляда, поскольку она разработана 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.
Возможные варианты использования искусственного интеллекта для отслеживания взгляда охватывают широкий спектр тем: от медицинских приложений до безопасности водителя и теории игр. Хотя структура CNN может относительно хорошо соответствовать задаче отслеживания взгляда, у исследователей есть возможность создать собственную нейронную сеть, адаптированную для конкретной задачи. В этих случаях эти собственные разработки могут превзойти уже существующие шаблоны для нейронной сети. В этом смысле еще предстоит выяснить, существует ли способ определить идеальную структуру сети для данной задачи.
Ай-трекеры измеряют вращение глаза одним из нескольких способов, но в основном они попадают в одну из трех категорий: (i) измерение движения объекта (обычно, специальная контактная линза) прикрепляется к глазу; (ii) оптическое слежение без прямого контакта с глазом; и (iii) измерение электрических потенциалов с помощью электродов, размещенных вокруг глаз.
Первый тип использует насадку на глаз, такую как специальная контактная линза со встроенным зеркалом или датчиком магнитного поля, и движение насадки измеряется с помощью предположение, что он 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.
Монтируемый на голове дисплей с отслеживанием глаз . У каждого глаза есть светодиодный источник света (металл золотого цвета) на боковой стороне 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 другим специально разработанным оптическим датчиком. Затем информация анализируется, чтобы выделить вращение глаз из изменений отражений. Основанные на видео айтрекеры обычно используют отражение роговицы (первое изображение Пуркинье ) и центр зрачка как функции, которые нужно отслеживать во времени. Более чувствительный тип айтрекера, двойной трекер Пуркинье, использует отражения от передней части роговицы (первое изображение Пуркинье) и задней части линзы (четвертое изображение Пуркинье) как функции для отслеживания. Еще более чувствительный метод отслеживания - это изображение элементов изображения изнутри глаза, таких как кровеносные сосуды сетчатки, и отслеживание этих элементов при вращении глаза. Оптические методы, особенно основанные на видеозаписи, широко используются для отслеживания взгляда и считаются неинвазивными и недорогими.
Третья категория использует электрические потенциалы, измеренные с помощью электродов, размещенных вокруг глаз. Глаза являются источником постоянного электрического потенциального поля, которое также можно обнаружить в полной темноте или при закрытых глазах. Его можно смоделировать так, чтобы он генерировался диполем, положительный полюс которого находится на роговице, а отрицательный - на сетчатке. Электрический сигнал, который может быть получен с помощью двух пар контактных электродов, размещенных на коже вокруг одного глаза, называется Электроокулограмма (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 в движении глаз, можно отслеживать. Из-за дискретизации, обеспечиваемой общей установкой электродов, можно выделить два отдельных компонента движения - горизонтальный и вертикальный. Третий компонент ЭОГ - это радиальный канал ЭОГ, который представляет собой среднее значение каналов ЭОГ относительно некоторого заднего электрода черепа. Этот радиальный канал ЭОГ чувствителен к потенциалам саккадических спайков, исходящих от экстраокулярных мышц в начале саккад, и позволяет надежно обнаруживать даже миниатюрные саккады.
Из-за потенциальных дрейфов и переменных соотношений между сигналом ЭОГ амплитуды и размеры саккад, сложно использовать EOG для измерения медленного движения глаз и определения направления взгляда. Однако EOG представляет собой очень надежный метод измерения саккадического движения глаза, связанного со сдвигом взгляда, и обнаружения миганий. 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 лишь очень низкой вычислительной мощности; работает в разных условиях освещения; и может быть реализован как встроенная автономная носимая система. Таким образом, это предпочтительный метод измерения движения глаз в мобильных повседневных ситуациях и REM фаз 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.
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.
Используются два основных типа инфракрасного / ближнего инфракрасного (также известного как активный свет) техники отслеживания взгляда: яркий зрачок и темный -ученик. 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 красные глаза. Если источник освещения смещен от оптического пути, зрачок кажется темным, потому что ретроотражение сетчатки направлено в сторону от камеры.
Отслеживание яркого зрачка создает больший контраст радужной оболочки / зрачка, обеспечивая более устойчивый глаз -отслеживает всю пигментацию радужной оболочки и значительно снижает помехи, вызванные ресницами и другими скрывающими элементами. Он 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. Другая проблема с этим методом заключается в том, что контраст зрачка меньше, чем в методах активного освещения, поэтому вместо этого для вычисления вектора используется центр iris. Этот расчет должен определять границу радужной оболочки и белой склеры (отслеживание лимба ). Это представляет собой еще одну проблему для вертикальных движений глаз из-за закупорки век.
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 устойчивости головы (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 чаще встречается 50/60 Гц, сегодня многие айтрекеры на основе видео работают с частотой 240, 350 или даже 1000/1250 Гц - скоростями, необходимыми для захвата фиксированных 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 а. 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.
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 в зависимых от взгляда дисплеях, также известных как.
Для интерпретации данных, записываемых различными типами айтрекеров, используется различное программное обеспечение, которое их оживляет или визуально представляет, так что визуальное поведение одного или нескольких пользователей может быть графическим. возобновлено. Видео обычно кодируется вручную для идентификации AOI (области интересов) или недавно использованного искусственного интеллекта. Графическое представление редко является основой результатов исследований, так как 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. Следующие визуализации являются наиболее часто используемые:
Анимированные представления точки на интерфейсе Этот метод используется, когда визуальное поведение исследуется индивидуально, показывая, гдепользователь использует свой взгляд в каждый момент, альтернативным путем, указывает на предыдущую саккаду движения, как видно на изображении.
Статические представления пути саккады Это очень 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 шаблонов визуального исследования в группе пользователей. В этих представлениях «горячие» зоны или зоны с более высокой плотностью обозначают, где пользователи фокусируют свой взгляд (а не внимание) с большей шириной. Тепловые карты наиболее известного метода визуализации для исследований слежения за глазами.
Карты слепых зон или фокусные карты Этот метод представляет собой упрощенную версию тепловых карт, где визуально менее посещаемые зоны стандартно, что позволяет облегчить информацию о том, какие зоны не используются были просмотрены пользователями.
Карты значимости Подобно тепловым картам, карта значимости показывает области фокусировки, ярко привлекающие объекты на черном полотне. Чем больше внимания уделяется конкретному объекту, тем ярче он будет казаться.
Отслеживание взгляда обязательно измеряет глаза относительно некоторой точки зрения. 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 направление взгляда в мировых координатах, голова должна оставаться в постоянном положении или движении также отслеживаться. В этих направлениях головы добавляется направление «глаза в голове», чтобы определить направление взгляда.
Если измерительная система монтируется на столе, как в случае со склеральными поисковыми катушками или системами настольных камер («удаленных»), то углы взгляда измеряются непосредственно в мировых координатах. Обычно в этих ситуациях движения головой запрещены. Например, положение головы фиксируется с помощью накусочной планки или упора для лба. Система отсчета с центра в голове. Или, говоря языком, положение глаз в голове напрямую указывает направление взгляда.
Доступны некоторые результаты по движениям глаз человека в естественных условиях, в которых разрешены движения головы. Относительное положение глаз и головы, даже при постоянном направлении взгляда, влияет на нейронную активность в высших зрительных областях.
Большое количество исследований было посвящено изучению механизмов и вращение глаз. 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, при которой объект смотрит на точку или серию точек, а айтрекер записывает значение, соответствующее каждой позиции 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 действительно существует такая единственная стабильная точка.) Надежная калибровка важна для. достоверных и повторяемых данных о движении 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, например AttentionTracking. Существуют компромиссные системы между стоимостью и чувствительностью: самые популярные десятки долларов США требуют значительных работ. Достижения в компьютерных и видеотехнологиях приводят к разработке относительно недорогих систем, которые полезны для многих приложений и довольно просты в использовании. Однако интерпретация результатов все еще требует определенного уровня знаний, поскольку неверно выровненная или плохо откалиброванная система может давать ошибочные данные.
Кадры из положения взгляда на узкой дороге, описанные в этом разделе Движение глаз двух групп водителей было снято специальной головной камерой командой Швейцарского федерального технологического института: начинающие и опытные водители регистрировали движение глаз при приближении к повороту узкой дороги. Серия была сжата из исходных кадров пленки, чтобы показать 2 фиксации изображений взгляда на изображение для лучшего понимания.
Каждый из этих кадров соответствует примерно 0,5 секунды в реальном времени.
В серии изображений показан пример фиксации глаз № 9–14 типичного новичка и опытного водителя.
Сравнение верхних изображений показывает, что опытный водитель проверяет поворот и даже имеет Фиксацию № 9, чтобы посмотреть в сторону, в то время как водителю-новичку нужно проверить дорогу и оценить расстояние до припаркованной машины.
На средних изображениях опытный водитель теперь полностью сосредоточен на том месте, где можно увидеть приближающуюся машину. Начинающий водитель сосредотачивает взгляд на припаркованной машине.
На нижнем изображении новичок занятой 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 опасная точка поворота: если там появляется машина, он должен уступить дорогу, т.е. е. остановитесь вправо вместо того, чтобы обгонять припаркованную машину.
В недавних исследованиях также использовалось отслеживание движений глаз для измерения движений глаз в реальных условиях вождения.
При ходьбе пожилые люди больше зависит от фовеального зрения, чем более молодые. Их скорость ходьбы снижается из-за ограниченного поля зрения, вероятно, плохого плохого зрения периферического зрения.
Субъекты младшего возраста во время ходьбы используют как центральное, так и периферическое зрение. Их периферийное зрение позволяет быстрее контролировать процесс ходьбы.
Методы использования взгляда используются в самых разных дисциплинах, включая когнитивную науку ; психология (в частности, психолингвистика ; парадигма визуального мира); взаимодействие человека и компьютера (HCI); человеческий фактор и эргономика ; маркетинговые исследования и медицинские исследования (неврологическая диагностика). Конкретные приложения включают отслеживание движения глаз на языке, чтение, чтение музыки, распознавание активности человека , восприятие рекламы, занятия спортом, обнаружение отвлекающих факторов и когнитивная нагрузка оценка водителей и пилотов и средство управления компьютером людьми с тяжелыми двигательными нарушениями.
Последние годы проявленная изощренность и доступность технологий взгляда вызвали большой интерес в коммерческом секторе. Приложения включают удобство использования в Интернете, рекламу, спонсорство, дизайн упаковки и автомобильную инженерию. Как правило, используются коммерческие исследования по отслеживанию движения глазных мышц, путем стимулирования выбора потребителей. Примеры целевых стимулов 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 проанализированы, тестовые образцы визуальных паттернов. Изучая фиксация, саккады, расширение зрачков, моргание и множество других форм поведения, исследователи могут многое определить для эффективности данной среды или продукта. В то как некоторые компании проводят исследования этого типа внутри страны, есть много частных компаний, которые предоставляют услуги времени взгляда и анализ.
Одно из источников коммерческих исследований по отслеживанию глаз - это удобство использования в Интернете. В то время как традиционные методы юзабилити довольно эффективны в предоставлении информации о шаблонах щелчков и прокрутки, отслеживание взглядов дает возможность анализа взаимодействия пользователей между щелчками и то, сколько времени пользователь проводит между щелчками, тем самым самым ценным информацией о том, какие функции являются наиболее часто важными. привлекающие внимание, особенности которые недоумение и игнорируются. В частности, отслеживание взглядов можно использовать для оценки эффективности поиска, брендинга, интернет-рекламы, использования навигации, общего дизайна и других компонентов сайта. В дополнение к основному клиентскому сайту анализы могут быть нацелены на прототип или сайт конкурента.
Отслеживание взгляда обычно используется в рекламных носителях. Рекламные ролики, печатные объявления, онлайн-реклама и спонсируемые программы - все это обеспечивается анализу с помощью современной технологии взгляда. Одним из примеров является анализ движения глаз над рекламой в Желтых страницах. Одно исследование было сосредоточено на том, какие особенности заставляли людей замечать рекламу. Исследование показало, что размер рекламы, графика, цвет и текст на внимание к рекламе. Знание этого позволяет исследователям очень подробно оценить, как часто выбор потребителей зацикливается на целевом продукте или рекламе. В результате рекламодатель может количественно оценить результаты кампании данной точки зрения фактического внимания. Другим примером этого является исследование, в ходе которого было обнаружено, что на странице результатов поисковой системы фрагментам автор уделяется больше внимания, чем платной рекламе или даже первому органическому результату.
В 2017 году ученые построили глубокую интегрированную нейронную сеть (DINN) из глубокой нейронной сети и сверточной нейронной сети. Цель заключалась в использовании глубокого обучения для изучения изображений водителей и определения их уровня сонливости с помощью «классификации состояний глаз». При наличии предлагаемого количества изображений DINN может быть идеально, когда драйверы мигают, как часто и как долго. Отсюда можно было судить, насколько усталым кажется данный водитель, эффективно выполняя упражнения по отслеживанию глаз. DINN была обучена на данных более чем 2400 субъектов и правильно диагностировала их состояния в 96–99,5% случаев. Большинство других моделей искусственного интеллекта работают с коэффициентом выше 90%. Эта технология могла бы в идеале предоставить еще один путь для обнаружения сонливости водителя.
В исследовании 2019 года была сверточная нейронная сеть (CNN), способная одинаково идентифицировать отдельные шахматные фигуры. способ, которым другие CNN могут идентифицировать черты лица. Затем в него введены данные для метода взгляда от тридцати шахматистов разного уровня подготовки. Используя эти данные, 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 обучающего набора данных, на которой обучалась нейросистема, она предсказывала следующий ход более, чем если бы она выбирала лучшее движение случайным образом, и карты значимости, нарисованные для любого данного игрока и ситуации, были более более точными. более чем на 54%.
Люди с серьезными двигательными нарушениями могут использовать отслеживание для взаимодействия с компьютером, поскольку это быстрее, чем методы с одним переключателем, и интуитивно понятно в работе. Нарушение моторики, вызванное церебральным параличом или боковым амиотрофическим склерозом, часто влияет на речь, и пользователи с тяжелыми нарушениями речи и моторики (SSMI) используют программное обеспечение, известное как вспомогательное и альтернативное средство коммуникации (AAC), которое отображает значки, слова и буквы на экране и использует программное обеспечение для преобразования текста в речь для создания речевого вывода. В последнее время исследователи также изучали отслеживание глаз для управления роботизированными руками и инвалидными колясками с электроприводом. Отслеживание взгляда также помогает при анализе паттернов визуального поиска, обнаружении нистагма и обнаружении ранних признаков неспособности к обучению путем анализа движения взгляда во время чтения.
Отслеживание взгляда уже было изучено для обеспечения безопасности полетов путем сравнения траекторий сканирования и продолжительности фиксации для оценки прогресса пилотов-стажеров, для оценки навыков пилотов, для анализа совместного внимания экипажа и общая ситуационная осведомленность. Также была исследована технология отслеживания взгляда для взаимодействия с системами отображения на шлемах и многофункциональными дисплеями в военных самолетах. Были проведены исследования по изучению применимости айтрекинга для захвата цели и захвата цели в системах отображения на шлеме (HMDS). Отзывы пилотов говорят о том, что, хотя технология является многообещающей, ее аппаратные и программные компоненты еще не разработаны. Исследования взаимодействия с многофункциональными дисплеями в среде симулятора показали, что отслеживание взгляда может значительно улучшить время отклика и воспринимаемую когнитивную нагрузку по сравнению с существующими системами. Кроме того, в 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. Отслеживание взгляда также полезно для определения усталости пилота.
В последнее время технология отслеживания взгляда изучается в автомобильной сфере как пассивным, так и активным образом. Национальная администрация безопасности дорожного движения измеряла продолжительность взгляда для выполнения второстепенных задач во время вождения и использовала это для повышения безопасности, препятствуя использованию чрезмерно отвлекающих устройств в транспортных средствах. Помимо обнаружения отвлекающих факторов, отслеживание взгляда также используется для взаимодействия с IVIS. Хотя первоначальные исследования изучали эффективность системы отслеживания взгляда при взаимодействии с жестким диском (Head Down Display), водители по-прежнему должны были отвлекаться от дороги при выполнении второстепенной задачи. В недавних исследованиях изучалось взаимодействие, контролируемое взглядом, с HUD (Head Up Display), которое устраняет отвлечение внимания от бездорожья. Слежение за глазами также используется для отслеживания когнитивной нагрузки водителей с целью выявления потенциальных отвлекающих факторов. Хотя исследователи 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.
 | Викискладе есть медиафайлы, связанные с отслеживанием взгляда. |
