Саккада в айтрекинге что это
Фиксация, саккада, тепловая карта: как тестировать юзабилити с помощью айтрекинга
Российская практика, зарубежный опыт и рекомендации экспертов
Где применяют?
Сенсорная технология отслеживание взгляда айтрекинг (окулография) помогает анализировать связи между ожиданиями дизайнеров и поведением пользователей.
Метод существует более 100 лет и востребован в различных сферах. Например, с его помощью в ритейле анализируют покупательское поведение, в медицине диагностируют тяжелые заболевания у детей, в образовании обучают вождению и скорочтению. В маркетинге метод применяют для анализа поведения современных пользователей, ориентированных на все типы устройств.
Как это работает?
Айтрекинг — инструмент для определения удобства использования интерфейса, который выявляет точки внимания пользователей и шаблоны навигации. Он предоставляет дизайнерам подробную обратную связь о том, какие элементы интерфейса видны и привлекают внимание. Он также эффективно оценивает иерархию контента.
Айтрекер состоит из трех элементов: датчиков, камеры и алгоритмов машинного обучения. Он проецирует свет на глаз, датчики фиксируют направление его отражения от роговицы. Камера делает несколько изображений глаза пользователя с высоким разрешением. Положение глаза можно отображать несколько раз в секунду. После этого алгоритмы машинного обучения обрабатывают поток изображений, сгенерированный камерой, и точно определяют, где фокусируется глаз. Специалисты по отслеживанию взгляда отрабатывают моменты фиксации и саккад, анализируют тепловую карту.
Фиксация — момент, когда зрачки участника задерживаются на элементе пользовательского интерфейса достаточно долго, чтобы его обработать.
Саккада — момент, когда глаз участника движется, блуждает по интерфейсу, ни на чем не останавливаясь.
Тепловая карта — это представление о том, куда смотрел один участник в исследовании. Тепловая карта создается на основе фиксаций продолжительностью от 100 до 500 мс. «Горячие» фрагменты карты показывают области с большим количеством фиксаций участников. Тепловая карта строится по результатам исследований, а не формируется автоматически.
Что можно узнать?
С помощью айтрекинга можно получить ответы на ключевые вопросы тестирования.
Какие недостатки есть у метода?
Mish часто применяет айтрекер при редизайне или ребрендинге порталов и сайтов. Этот метод помогает выявлять и устранять недостатки, увеличивать конверсию в 2−3 раза. Команда использует айтрекер с очками Pupil Labs, который, в отличие от других моделей, достаточно точно работает в полевых условиях. Он отслеживает взгляд с частотой 200 Гц, имеет цельную конструкцию, не требует калибровки и фиксирует результаты даже при ярком дневном свете. В отличие от классических айтрекеров, в случае с Pupil Labs картинку можно отслеживать в прямом эфире.
Международный опыт
В книге Эмили Гейсен и Дженифер Романо Бергстром «Юзабилити-тестирование для опросов» (Usability Testing for Survey Research) описано исследование на основе технологии айтрекинга, построенное на сравнении опыта использования одного и того же интерфейса на разных устройствах. В результате при тестировании одного и того же продукта на нескольких видах гаджетов были выявлены разные проблемы. Сравнивали тепловые карты данных.
Рекомендации экспертов
Авторы книги Эмили Гейсен и Дженифер Романо Бергстром сформулировали ключевые выводы для повышения юзабилити продуктов:
Значки и изображения должны быть интерактивными на всех устройствах, поскольку пользователи этого ожидают. Создание интерактивных элементов на главной странице поможет сделать ее более понятной интуитивно.
Если появляется сообщение об ошибке, оно должно четко объяснить суть. По данным айтрекинга хорошо видно, как пользователь пытается найти оставшееся обязательное поле по всему экрану и стопорится, тратя время и ходя кругами.
Учитывая, что пользователи имеют доступ к нескольким устройствам, макет интерфейса должен быть одинаковым для разных гаджетов. Поток информации должен оставаться неизменным, поскольку хороший дизайн дает пользователям единообразную ментальную модель на всех платформах.
Фиксация, саккада, тепловая карта: как тестировать юзабилити с помощью айтрекинга
Специалисты Mish о российской практике, зарубежном опыте + рекомендации экспертов
Тестирования удобства использования различных интерфейсов принимают различные формы и методы, помогая дизайнерам выявлять проблемы с UX любых интерактивных продуктов и исправлять их.
Преимущества классических методологий тестирования юзабилити – каркасное моделирование, прототипирование, глубинные интервью с пользователями и т. д. — не подлежат обсуждению. Но уже более 10 лет в индустрии обсуждают роль айтрекинга в UX-процессе.
Сенсорная технология отслеживание взгляда – eyetracking – помогает проанализировать связи между ожиданиями дизайна и поведением пользователей. Айтрекинг существует более 100 лет и широко используются в различных сферах: в ритейле при анализе покупательского поведения, в медицине при диагностике тяжелых заболеваний у детей и для обеспечения коммуникации со взрослыми людьми с ограниченными возможностями, в образовании при обучении вождению и скорочтению, в науке для анализа данных и т.д. Но мы поговорим о применении метода для современных пользователей, ориентированных на все типы устройств.
Отслеживание взгляда (окулография или айтрекинг) — это метод и инструмент для определения удобства использования, который выявляет точки внимания пользователей и шаблоны навигации на заданном интерфейсе. Он предоставляет дизайнерам подробную обратную связь о том, какие элементы интерфейса видны и привлекают внимание. Он также эффективно оценивает иерархию дизайна/контента.
Айтрекер состоит из трех элементов: датчиков, камеры и алгоритмов машинного обучения. Айтрекер проецирует свет на глаз, а датчики фиксируют направление его отражения от роговицы. Камера делает несколько изображений глаза пользователя с высоким разрешением. Положение глаза можно отображать несколько раз в секунду. После этого алгоритмы машинного обучения обрабатывают поток изображений, сгенерированный камерой, и точно определяют, где фокусируется глаз. Углубляясь в детали, специалисты по отслеживанию взгляда отрабатывают моменты «фиксации» и «саккад».
Фиксация: момент, когда зрачки участника задерживаются на элементе пользовательского интерфейса достаточно долго, чтобы его обработать.
Саккада: момент, когда глаз участника движется, блуждает по интерфейсу, ни на чем не зацикливаясь.
Тепловая карта — это представление о том, куда смотрел один участник в исследовании. Тепловая карта создается на основе фиксаций — мест, где участники ищут от 100 до 500 мс. Горячие области карты показывают области с большим количеством фиксаций участников. Тепловая карта строится по результатам исследований, а не формируется автоматически.
Дороговизна. Профессиональное оборудование, софт и высокопроизводительная машина, могут стоить несколько тысяч долларов, при этом оно будет дополнять, а не заменять текущие инструменты исследования UX.
Сложность и трудоемкость. В отличие от многих технологий, таких как потоковая передача в реальном времени (real time streaming), отслеживание взгляда требует специальной подготовки, опыта и анализа большого объема данных специалистов-исследователей. В исследованиях как тепловые карты, нужно набрать не менее 39 участников для лучшего диапазона, согласно Usability Geek. Во время проведения исследований участники должны беспрерывно выполнять задания. Если задавать вопросы или говорить вслух, результаты отслеживания взгляда искажаются.
Мы в Mish часто пользуемся айтрекером при редизайне или ребрендинге порталов и сайтов. Этот метод очень помогает нам в отслеживании и устранении проблем, увеличении конверсии в 2-3 раза.
Мы используем айтрекер с очками Pupil Labs, который, в отличие от других моделей, достаточно точно работает в полевых условиях. Он отслеживает глаз с частотой 200 Гц и имеет цельную конструкцию, не требуют калибровки и все фиксирует даже при ярком дневном свете. В отличие от классических айтрекеров в случае с Pupil Labs картинку можно отслеживать в прямом эфире.
Фиксация, саккада, тепловая карта: как тестировать юзабилити с помощью айтрекинга
Специалисты Mish о российской практике, зарубежном опыте + рекомендации экспертов
Тестирования удобства использования различных интерфейсов принимают различные формы и методы, помогая дизайнерам выявлять проблемы с UX любых интерактивных продуктов и исправлять их.
Преимущества классических методологий тестирования юзабилити – каркасное моделирование, прототипирование, глубинные интервью с пользователями и т. д. — не подлежат обсуждению. Но уже более 10 лет в индустрии обсуждают роль айтрекинга в UX-процессе.
Сенсорная технология отслеживание взгляда – eyetracking – помогает проанализировать связи между ожиданиями дизайна и поведением пользователей. Айтрекинг существует более 100 лет и широко используются в различных сферах: в ритейле при анализе покупательского поведения, в медицине при диагностике тяжелых заболеваний у детей и для обеспечения коммуникации со взрослыми людьми с ограниченными возможностями, в образовании при обучении вождению и скорочтению, в науке для анализа данных и т.д. Но мы поговорим о применении метода для современных пользователей, ориентированных на все типы устройств.
Отслеживание взгляда (окулография или айтрекинг) — это метод и инструмент для определения удобства использования, который выявляет точки внимания пользователей и шаблоны навигации на заданном интерфейсе. Он предоставляет дизайнерам подробную обратную связь о том, какие элементы интерфейса видны и привлекают внимание. Он также эффективно оценивает иерархию дизайна/контента.
Айтрекер состоит из трех элементов: датчиков, камеры и алгоритмов машинного обучения. Айтрекер проецирует свет на глаз, а датчики фиксируют направление его отражения от роговицы. Камера делает несколько изображений глаза пользователя с высоким разрешением. Положение глаза можно отображать несколько раз в секунду. После этого алгоритмы машинного обучения обрабатывают поток изображений, сгенерированный камерой, и точно определяют, где фокусируется глаз. Углубляясь в детали, специалисты по отслеживанию взгляда отрабатывают моменты «фиксации» и «саккад».
Фиксация: момент, когда зрачки участника задерживаются на элементе пользовательского интерфейса достаточно долго, чтобы его обработать.
Саккада: момент, когда глаз участника движется, блуждает по интерфейсу, ни на чем не зацикливаясь.
Тепловая карта — это представление о том, куда смотрел один участник в исследовании. Тепловая карта создается на основе фиксаций — мест, где участники ищут от 100 до 500 мс. Горячие области карты показывают области с большим количеством фиксаций участников. Тепловая карта строится по результатам исследований, а не формируется автоматически.
Дороговизна. Профессиональное оборудование, софт и высокопроизводительная машина, могут стоить несколько тысяч долларов, при этом оно будет дополнять, а не заменять текущие инструменты исследования UX.
Сложность и трудоемкость. В отличие от многих технологий, таких как потоковая передача в реальном времени (real time streaming), отслеживание взгляда требует специальной подготовки, опыта и анализа большого объема данных специалистов-исследователей. В исследованиях как тепловые карты, нужно набрать не менее 39 участников для лучшего диапазона, согласно Usability Geek. Во время проведения исследований участники должны беспрерывно выполнять задания. Если задавать вопросы или говорить вслух, результаты отслеживания взгляда искажаются.
Мы в Mish часто пользуемся айтрекером при редизайне или ребрендинге порталов и сайтов. Этот метод очень помогает нам в отслеживании и устранении проблем, увеличении конверсии в 2-3 раза.
Мы используем айтрекер с очками Pupil Labs, который, в отличие от других моделей, достаточно точно работает в полевых условиях. Он отслеживает глаз с частотой 200 Гц и имеет цельную конструкцию, не требуют калибровки и все фиксирует даже при ярком дневном свете. В отличие от классических айтрекеров в случае с Pupil Labs картинку можно отслеживать в прямом эфире.
Что такое айтрекинг
Читать мысли разработчики пока не научились. Но можно отследить движения глаз пользователя.
Что это такое?
Почему это важно? Разве пользователь не может рассказать, когда и куда он посмотрел?
Это будет не так точно и более субъективно. В процессе чтения, например, человек не замечает, на какие слова он смотрит дольше, а какие пропускает. Да и при изучении веб-страницы многие нюансы невозможно отследить самому. Поэтому используют специальный прибор — айтрекер.
Айтрекер воспринимает глаз в двух состояниях: фиксации и саккады. Дело в том, что глаза никогда не движутся плавно — даже если нам так кажется. Движения скачкообразны, и эти скачки называют саккадами. Между саккадами глаза находятся в состоянии фиксации — это значит, что взгляд никуда не перемещается и человек смотрит в одну точку. Зрительную информацию мы воспринимаем исключительно во время фиксаций — саккады нужны, только чтобы переводить взгляд с одного интересующего нас места на другое.
Состояние фиксации отнюдь не значит, что мы видим только то, на чём сфокусированы. Просто этот объект будет более чётким и детализированными, чем окружающие — при их восприятии работает периферическое зрение. Благодаря ему мы можем ориентироваться в пространстве или, скажем, читать сказку вслух с правильной интонацией — видя, чем закончится предложение.
Всё это делает процесс зрения довольно сложным и требующим точных изменений. Их проводят с помощью айтрекера.
Пишет о дизайне в Skillbox, а в перерывах и сама орудует графическим планшетом. Влюблена в советские шрифты, японскую рекламу и русский язык.
А что это за устройство?
Работа современных айтрекеров основана на встроенной камере, которая бесконтактно следит за движениями глаз. Приборы с этой камерой бывают разными: могут быть в виде очков, могут встраиваться в монитор, надеваться на него или быть стационарными. Последние позволяют зафиксировать положение головы испытуемого и обладают самой высокой точностью.
Можно посмотреть, как выглядят айтрекеры?
Вот. Слева — фрагмент стационарного айтрекера, который фиксируется на голове. Справа — компактные модели: сверху очки, а снизу прибор, который надевают на экран.
И как с ним работают?
Перед началом исследования прибор калибруют, чтобы он «поймал» взгляд. Калибровку делают на один глаз, и всё время работы айтрекер будет следить именно за одним глазом: движения второго обычно синхронны, и нет смысла их записывать. В ходе эксперимента испытуемому предлагают прочитать текст, полистать сайт, выполнить какое-нибудь задание — в зависимости от целей исследования.
По завершении айтрекер выдаёт видеозапись движения глаз, статистику и визуализации: тепловые карты и графики фиксаций взгляда.
Как выглядят тепловые карты?
Смотрите: красные зоны показывают самый высокий интерес, а голубой цвет — малое число фиксаций:
А на графики фиксаций взгляда можно посмотреть?
Вот, например: линии показывают саккады, а точки — фиксации. Размер точки показывает время фиксации: чем он больше, тем дольше человек смотрел в это место.
А что можно увидеть с их помощью?
График фиксаций показывает порядок движения глаз — по нему можно проследить, как человек изучал страницу. Обычно его делают для каждого испытуемого индивидуально, иначе выйдет путаница. Тепловые карты показывают области повышенного интереса: места, где было больше всего фиксаций, обозначают в тёплых тонах, а чем меньше фиксаций, тем цвета холоднее. Тепловые карты составляют обычно для группы испытуемых, чтобы проследить общую тенденцию.
Также ведётся видеозапись с айтрекера, она показывает движение глаз по экрану на протяжении всего эксперимента. В статистику собирают любые нужные метрики: например, количество и длительность фиксаций на целевых объектах. А тепловые карты и графики фиксаций нужны, чтобы показать движение глаз в определённый отрезок времени на одной картинке.
А чем это полезно для UX?
Айтрекинг позволяет выявлять многие сложности взаимодействия с интерфейсом. Вот самые распространённые из них:
Айтрекинг не только помогает выявить причины этих проблем, но и даёт разработчикам информацию об особенностях чтения и просмотра контента. Например, можно увидеть, на что больше обращают внимание в карточках товаров или в статьях — на картинки или на текст.
Здорово! Но разве при создании каждого сайта проводят такие исследования?
Нет. Айтрекинг — лишь один из возможных методов тестирования юзабилити. И применяется он не повсеместно, а преимущественно в крупных компаниях.
Прежде всего, это дорого. Бюджетные модели айтрекеров появляются, но их возможности уступают дорогим и сильно ограничивают исследование. Обработка данных тоже обходится дорого, ведь испытуемых нужно как минимум несколько — придётся просмотреть все видеозаписи их работы, сопоставить результаты и сделать выводы. А заниматься этим должен квалифицированный специалист.
Плюс к этому бывают проблемы с интерпретацией. Например, если пользователь отвлёкся на свои мысли и зафиксировал взгляд в какой-то точке, айтрекер это тоже запишет — хотя такие фиксации ничего не говорят об удобстве интерфейса. А если человек целенаправленно рассматривал какой-то элемент, не всегда понятно: привлёк он его внимание, потому что красивый и интересный или потому что непонятный.
Да, сложно! А вообще это полезная технология или не очень?
Такие исследования не стоит делать без необходимости. Если есть проблемы в интерфейсе, которых сам пользователь не осознаёт, может помочь айтрекер. А чтобы верно интерпретировать полученные данные, нужно обязательно опросить испытуемых и понять: красивый был элемент, непонятный или человек просто погрузился в свои мысли.
Хотите заниматься улучшением пользовательского опыта? Записывайтесь на наш курс по UX/UI-дизайну!
Практика взаимодействия пользователя с интерфейсом какого-либо устройства. Пользовательский опыт считается хорошим, если пользователю всё понятно и удаётся быстро решить свои задачи. Если же интерфейс не отвечает потребностям человека, это проблема пользовательского опыта.
Айтрекинг: доступные решения и их особенности
Исследование движений глаз – саккад и фиксаций – является одним из наиболее интересных направлений анализа в нейронауках, включающих в себя и эмоциональную проблематику. Действительно, глаза – релевантный канал для сбора данных о текущем состоянии и реакциях человека на стимулы внешней среды, важный источник информации о физиологии, эмоциях, когнитивных аспектах жизнедеятельности в естественных, повседневных условиях, в контексте коммуникаций разного рода, происходящих между людьми. Без данных видеоокулографии говорить о мультимодальности в распознавании эмоций было бы затруднительно.
В целом в индустрии айтрекинга в последние несколько лет наблюдается феномен последовательного сокращения числа независимых игроков. Однако крупнейшие производители окулографических систем — вроде шведской компании Tobii и канадской SR Research (Eyelink) — успешно черпают дополнительные ресурсы из внешних источников и укрепляют свои полумонопольные позиции.
Параллельно с этим корпорации скупают компании и стартапы средних размеров. Например:
— Google приобрел Eyefluence,
— Facebook – EyeTribe,
— а Apple в июне 2017 года – немецкую компанию SMI с её брендированной технологией захвата и записи взгляда в режиме реального времени с частотой дискретизации до 120 Гц.
Случаются и будоражащие события. Так, совсем недавно рыночная стоимость компании Tobii всего за 48 часов ощутимо взлетела…Аналитики теряются в догадках и выдвигают конспирологические версии.
Мы в Neurodata Lab не только ведем регулярный мониторинг рынка и разрабатываем собственный софтовый айтрекер, но и накопили значительный опыт в работе со сторонними решениями. Их и обсудим подробнее.
В настоящее время айтрекинг (иначе называемый видеоокулографией) — популярный инструмент для изучения зрительного внимания человека. Многие психофизиологические процессы находят свое отражение в параметрах движений глаз, в динамике морганий и изменении ширины зрачка (усталость, когнитивная загрузка, эмоциональные реакции и др.). Сейчас в практических целях айтрекинг используется в основном для юзабилити исследований в нейромаркетинге. Кроме того, видеоокулография нашла свое применение в геймерских и ассистивных контроллерах для управления взглядом (например, Tobii4С или более ранняя модель TobiiEyeX). На базе айтрекинга активно разрабатываются системы контроля внимания водителей и диспетчеров (см. статьи Sampei et al., 2016; Dongare, Shah, 2016; Anguliar et al., 2017), элементы «умного дома», или вот Eye of Horus — проект создания очков для управления предметами.
Лабораторные айтрекеры представлены ограниченным числом брендов (наиболее известные среди них — EyeLink и Tobii) и не слишком доступны для широкого использования в связи с их заоблачной стоимостью. Сравнительно бюджетные коммерческие айтрекеры – это монтируемые под монитор трекеры GazePoint (стоимостью от 675$), но у них есть ряд недостатков: небольшой допустимый диапазон движений головы испытуемого — всего 25x11x15см — и достаточно «сырой» софт.
С учетом сложившейся ситуации на рынке и возрастающего интереса к видеоокулографии можно констатировать, что в наличии имеется большое разнообразие хенд-мейд решений (хардверных и софтверных) для дизайна исследований глазодвигательного поведения человека и анализа данных, а также разработки в области айтрекинга с использованием вебкамеры.
Айтрекер из подручных материалов
С практически полным списком опенсорсного софта и трекеров для самостоятельной сборки можно ознакомиться тут. В дополнение к нему стоит добавить Open Eyes, PupilLabs и PyGaze. Кстати, создатель PyGaze Эдвин Далмайер (Edwin Dalmaijer) опубликовал книгу “Python for experimental psychologists” c подробным руководством, рекомендуем добавить её в закладки.
Айтрекинг на базе веб-камеры
Айтрекинговые решения на базе обычной веб-камеры можно разделить на две категории: онлайн-платформы («заточенные» преимущественно на проведение юзабилити-тестирований) и любительские либо коммерческие SDK.
Онлайн-платформы предлагают создать аккаунт, сформировать эксперимент (например, загрузить набор изображений) и отправить ссылку участникам исследования. Испытуемому требуется разрешить доступ к своей веб-камере, подготовиться к эксперименту (снять очки, убрать яркие источники света подальше от камеры, провести калибровку и как можно меньше шевелиться). Очевидно, что проконтролировать поведение испытуемого и условия при таком дизайне эксперимента невозможно, поэтому точность варьируется и порой оставляет желать лучшего.
Итак, в порядке перечисления:
— EyesDecide (Xlabs): платформа с приемлемо грубой локализацией взора (при условии, что испытуемый не шевелится). Есть детекция лица (строится 3D-модель), калибровка по 30 точкам, каждая из которых предъявляется несколько раз + дополнительная калибровка в конце теста.
— WebGazer: есть детекция лица. Калибровка осуществляется самим испытуемым посредством перемещения курсора по экрану и фиксации взора на нем. Трекер нельзя назвать точным. К тому же в том случае, когда смотришь на одну часть экрана и двигаешь курсор у другой части, трекер при прочих равных предпочитает детектировать положение взора на курсоре.
— Eyezag: на этой платформе можно поставить краткий эксперимент. Тестирование начинается с калибровки (16 точек) и завершается ею же, но уже по 9 точкам. Системы отслеживания движений головы на данной платформе нет, поэтому время возможного эксперимента ограничено несколькими минутами и обычной просьбой к испытуемому не шевелиться. Результаты демо-тестирования направляются по запросу. Вполне подходит для задачи приблизительной локализации взора при большом количестве испытуемых и потоковом тестировании.
— User zoom и Sticky – еще две платформы для юзабилити-тестирования с помощью веб-камеры, но тестовые результаты нам посмотреть пока не удалось (User zoom – высылают примеры своих юзабилити-исследований, но демо-версией софта с нами не поделились; а вот в демо-версии Sticky можно попробовать задать рамки эксперимента, выделить зоны интереса на изображениях, запустить, но оценить итоговый результат в демо-версии нельзя в принципе. Процедура тестирования начинается с вопросов о положении компьютера пользователя, освещении и т.д., после чего калибровка – во всяком случае в предложенной демо-версии – не последовала).
Имеющиеся в свободном доступе любительские проекты и коммерческие SDK работают неудовлетворительно, но взглянуть на них любопытно. Упомянем некоторые из них:
— GazeRecorder: включает в себя систему распознавания лица, калибровку (от 5 до 17 точек). Калибровка по 17 точкам обрабатывалась довольно долго (почти 2 минуты) и уже спустя 3-5 секунд “сползла”.
-TrackEye: трекер на базе камеры, подключаемой через USB 2.0., также есть опция анализа загружаемого видео. Помимо основного видео при трекинге запускается несколько окон, показывающих работу алгоритма, на них отчетливо видно, что зрачок отслеживается некорректно.
— GazeTracker: есть настройки параметров детекции (зрачок, блик), контраста видео и калибровки (9, 12 и 16 точек; разрешено настраивать разную скорость). Калибровка не подстраивается под размер монитора, несмотря на то, что в опциях можно указать его разрешение. Алгоритм детекции зрачка неточный, даже если предварительно повозиться с настройками: вместо него иногда распознается что-то другое — темное и круглое, напоминающее зрачок (например, пожарная сигнализация на потолке или ноздри с определенного ракурса). Трекер не учитывает положение головы и «теряет» глаза при небольших поворотах.
— SentiGazeSDK: не учитывает положение головы, детекция лица ниже среднего. Во время моргания SDK выдает ошибку, оповещая о невозможности задетектировать лицо, вдобавок не работает при резких поворотах головы.
— InSightSDK (Sightcorp) – работает с загружаемым видео. Детектирует лицо на видео при фронтальной съемке, однако при поворотах происходит ошибочная детекция (при загрузке видео, где голова человека изначально повернута в сторону, – выдает ошибку). Детекция глаз тоже низкого качества (на загруженном видео, длительностью 18 секунд, где испытуемый был записан фронтально, — по координате Х потеряно 77,2% данных, по координате Y — 33,18%).
Несомненно, подобных проектов гораздо больше, чем перечислено в нашей статье. Пока такие разработки, конечно же, не могут заменить или превзойти лабораторные айтрекеры, однако проблема известна – и адекватное решение (по соотношению цена-качество) не за горами. Речь идет о комплексной, интересной задаче – и о рыночных перспективах, которыми не стоит пренебрегать.
Анализ движений глаз на самом обычном видео требует, как минимум, дополнительного трекинга движений головы, идеальной детекции лица, и усложняется тем, что зрачок занимает крайне небольшую площадь в кадре. Все эти нюансы несомненно будут учтены. Резюмируя, отметим, что создание такой технологии позволит досконально изучить поведение и составить детальную «карту эмоциональных реакций» человека в привычных условиях, особенно в эпизодах дву- и многосторонней коммуникации, а достичь этого при помощи айтрекеров-очков и сложных стационарных установок едва ли получится.
Над материалом работала:
Мария Константинова, научный сотрудник в Neurodata Lab, биолог, физиолог, специалист по зрительной сенсорной системе, окулографии и окуломоторике.