Die Teilnehmerkalibrierungserfahrung

Die in Wie man die Einstellungen für die Augen-Tracking-Kalibrierung auswählt behandelten Einstellungen bestimmen, wie die Kalibrierung tatsächlich aus der Sicht eines Teilnehmers aussieht und sich anfühlt. Diese Seite beschreibt dieses Erlebnis.

Geräteanforderungen

Teilnehmer benötigen eine Kamera oder Webcam mit mindestens 1280 x 720 Auflösung, um einen vollständigen Augen-Tracking-Datensatz zu erstellen. Informiere die Teilnehmer über dieses Erfordernis, bevor die Studie beginnt, damit unvollständige Datensätze vermieden werden, anstatt sie nachträglich zu entdecken.

Kalibrierung des Video-Feed

Zunächst wird der Teilnehmer um Erlaubnis gebeten, auf seine Kamera zuzugreifen. Sobald dies gewährt wird, erscheint ein Kalibrierungsbildschirm (bis zu 15 Sekunden Ladezeit einplanen), der den eigenen Video-Feed des Teilnehmers mit einem blauen Netz zeigt, das über das Gesicht gelegt ist und sich reibungslos bewegen sollte, wenn er seinen Kopf dreht oder den Mund öffnet. Wenn das Netz nicht synchron mit seinen Bewegungen aussieht, kann er dies anzeigen und es erneut versuchen; andernfalls bestätigt er, dass es korrekt aussieht, und fährt durch einen Einwilligungsbildschirm fort.

Kalibrierung des Augen-Trackers

Als nächstes wird eine Reihe von übersetzbaren Anweisungen auf dem Bildschirm angezeigt, die erklärt, was als nächstes passieren wird:

Einige Dinge beeinflussen, wie gut dieser Schritt verläuft:

• Teilnehmer, die eine Brille tragen, können weniger zuverlässig kalibrieren, insbesondere bei reflektierenden Gläsern.
• Das Licht sollte konstant sein und von vorne kommen. Gegenlicht oder ein helles Licht oder Fenster hinter dem Teilnehmer kann sein Gesicht überblenden und die Genauigkeit verringern.

Der Teilnehmer setzt dann seine zentrale Pose, die Referenzposition, die im Verlauf der Studie verwendet wird (siehe Virtueller Kinnstütze in Wie man die Einstellungen für die Augen-Tracking-Kalibrierung auswählt):

Seine Position zu diesem Zeitpunkt wird als grünes Netz gespeichert; ein blaues Netz verfolgt weiterhin sein Live-Gesicht, und er richtet die beiden aus und hält die Position kurz:

Wenn er aus der Ausrichtung abdriftet, pausiert die Kalibrierung mit einer Aufforderung auf dem Bildschirm zur Neuausrichtung.

Sobald die zentrale Pose festgelegt ist, verschwindet der Live-Video-Feed und eine Reihe von Fixationspunkten erscheint nacheinander, jeder durch einen schrumpfenden Kreis markiert:

Der Teilnehmer schaut auf jeden Punkt, bis er aufgehört hat zu schrumpfen, dann erscheint der nächste Punkt. Abhängig von der für die Studie ausgewählten Kalibrierungslänge kann der Teilnehmer auch gebeten werden, während der Kalibrierung seinen Kopf nach links und rechts zu neigen, damit das System für diese verschobenen Positionen neu kalibrieren kann, bevor es wieder zur Mitte zurückkehrt für eine letzte Runde. Die genaue Anzahl der Punkte und Posen variiert je nach konfiguriertem Kalibrierungslängen-Tier.

Vor jeder nachfolgenden Aufgabe mit aktiviertem Augen-Tracking wird eine kurze Neupkalibrierung durchgeführt, die die für diese Aufgabe konfigurierten Neupkalibrierungseinstellungen verwendet (siehe Einrichten von Augen-Tracking in einer Aufgabe).

Wenn dasselbe Gerät kürzlich kalibriert wurde

Wenn ein Teilnehmer innerhalb weniger Stunden nach einer vorherigen Kalibrierung mit demselben Gerät zurückkehrt und Allow Calibration Reuse aktiviert ist, kann Labvanced anbieten, die Kalibrierung zu überspringen und die gespeicherten Daten wiederzuverwenden:

Die Teilnehmer werden gebeten, zu bestätigen, dass sich ihre Position, Beleuchtung und Einrichtung seit der letzten Kalibrierung nicht geändert haben, bevor dies akzeptiert wird.

Eine gute Kalibrierung erhalten

Über die woanders behandelten Einstellungen hinaus beeinflussen einige praktische Faktoren, wie gut die Kalibrierung für einen bestimmten Teilnehmer läuft:

• Positioniere die Webcam so nah wie möglich am Monitor (eingebaute Laptop-Webcams sind normalerweise in Ordnung). Dies hilft, die zentrale Pose genau festzulegen und hält das gesamte Gesicht im Bild.
• Bitte die Teilnehmer, nach Möglichkeit Brillen oder Gesichtsbedeckungen zu entfernen und sicherzustellen, dass ihre Augen klar sichtbar sind.
• Wenn eine Studie langsam lädt oder das Augen-Tracking nicht startet, ist die Hintergrund-CPU-Auslastung oft die Ursache. Das Schließen anderer Anwendungen und Browser-Tabs, das Anschließen eines Laptops an eine Stromquelle und das Einstellen des Computers in einen Leistungsmodus helfen alle. Eine dedizierte Grafikkarte, Chrome und Windows funktionieren normalerweise am zuverlässigsten.

Bevor du eine echte Studie durchführst, teste du den Kalibrierungsprozess selbst oder mit einem Kollegen, um zu bestätigen, dass die gewählten Einstellungen die erwarteten Daten sammeln.

Häufig gestellte Fragen

Weiterführende Literatur