Seguimiento Ocular de Labvanced

Contenidos:

1. Introducción: Seguimiento Ocular por Webcam Innovador y Preciso
2. Publicación Revisada por Pares: Seguimiento Ocular Basado en Webcam de Labvanced
3. Antecedentes - ¿Qué es el Seguimiento Ocular por Webcam?
4. Nuestro Proceso: ¿Cómo funciona el seguimiento ocular por webcam de Labvanced?
5. Acerca de la Arquitectura del Sistema y el Flujo de Datos de Seguimiento Ocular
6. Características Clave del Seguimiento Ocular por Webcam de Labvanced
7. Datos de Ejemplo y Métricas del Seguimiento Ocular por Webcam
8. Ejemplos de Incorporación de Datos de Seguimiento Ocular por Webcam en el Diseño Experimental
9. Artículos de Investigación que Usan el Seguimiento Ocular Basado en Webcam de Labvanced
10. Estudios de la Biblioteca de Labvanced

Introducción: Seguimiento Ocular por Webcam Innovador y Preciso

Investigadores de todo el mundo han empleado nuestra tecnología de seguimiento ocular por webcam para comprender mejor la atención.

Ahora, con una publicación revisada por pares en mano, puede utilizar tecnología por webcam innovadora con confianza.

Lea este artículo revisado por pares en la revista Behavior Research Methods que compara la precisión de nuestra solución de seguimiento ocular basada en webcam con EyeLink.

Publicación Revisada por Pares: Seguimiento Ocular Basado en Webcam de Labvanced

HALLAZGOS CLAVE

• El seguimiento ocular basado en webcam de Labvanced tiene una precisión general de 1.4° y una precisión de 1.1° con un error de aproximadamente 0.5° mayor que el sistema EyeLink.
• Curiosamente, tanto la precisión como la exactitud mejoran (a 1.3° y 0.9°, respectivamente) cuando los objetivos visuales se presentan en el centro de la pantalla, algo que es importante que los investigadores tengan en cuenta dado que el centro de la pantalla es donde se presentan los estímulos en muchos experimentos de psicología.
• Para tareas de visualización libre y seguimiento suave, la correlación fue de alrededor del 80% entre los datos de mirada de Labvanced y EyeLink. Para una demostración visual de cómo se ve esta correlación, consulte la imagen a continuación que muestra la superposición entre los puntos de datos de Labvanced (puntos azules) y EyeLink (puntos rojos).
• Además, la precisión fue consistente a lo largo del tiempo.

Fig 1. Gráficas del artículo de investigación (tomadas de la publicación - Fig.7), una demostración visual de cómo se ve esta correlación, en una Tarea de Seguimiento Suave, mostrando la superposición entre los puntos de datos de Labvanced (puntos azules) y EyeLink (puntos rojos). Para tareas de visualización libre y seguimiento suave, la correlación fue de alrededor del 80% entre los datos de mirada de Labvanced y EyeLink.

Cita este artículo:

• Kaduk, T., Goeke, C., Finger, H. et al. Seguimiento ocular por webcam cercano a los estándares de laboratorio: Comparando un nuevo sistema basado en webcam y el EyeLink 1000. Behav Res (2023). https://doi.org/10.3758/s13428-023-02237-8
  

Antecedentes - ¿Qué es el Seguimiento Ocular por Webcam?

El seguimiento ocular en línea se realizó por primera vez hace un poco más de 5 años por Web Gazer y aún se utiliza hoy en día. Mientras que esta solución funciona con un señal en un plano de 4 cuadrantes que puede distinguir entre izquierda/derecha y arriba/abajo, ha recibido críticas por ser poco refinada debido a la alta tasa de error, especialmente cuando mueves la cabeza, lo cual es inevitable.

Aunque Web Gazer ha sido pionero en llevar el seguimiento ocular a la web mundial, no se puede utilizar de forma confiable para fines científicos y experimentos rigurosos. Existen algunas alternativas, por ejemplo, herramientas para UX, pero actualmente no hay otro software de seguimiento ocular que se pueda usar en línea con un contexto científico para experimentos psicológicos para estudiar procesos complejos como la atención visual y la cognición.

Nuestro viaje comenzó hace más de 3 años, donde implementamos una red neuronal profunda para tomar datos visuales de una webcam y analizarlos para proporcionar información sobre el movimiento de los ojos y la cabeza del participante.

Este video describe el seguimiento ocular por webcam de Labvanced, así como su precisión:

Nuestro Proceso: ¿Cómo funciona el seguimiento ocular por webcam de Labvanced?

Con nuestro software de seguimiento ocular basado en la web impulsado por una red neuronal profunda, una imagen de webcam puede traducirse en puntos de datos a través del siguiente proceso:

1. Capturar imágenes de la webcam: Desde una webcam habilitada, se toman múltiples cuadros en tiempo real, creando múltiples imágenes a partir de las cuales se llevará a cabo un análisis para la detección de rostros. En este paso, la tarjeta gráfica del usuario es un componente importante porque el aprendizaje de inteligencia artificial depende en gran medida de una tarjeta gráfica (más sobre esto en la siguiente sección).

2. Derivar dos puntos de datos principales: Mientras se realiza la detección de rostros utilizando una red neuronal profunda, se derivan dos puntos de datos principales.

   • Datos de imagen relevantes del área alrededor de los ojos: los píxeles que muestran los ojos y el área alrededor de los ojos.
   • Posición y orientación de la cabeza: los píxeles que muestran dónde está posicionada la cabeza y su orientación en el espacio.

3. Realizar calibración: Finalmente, algo que todo seguimiento ocular necesita es calibración, que es específica para el sujeto debido a diferencias individuales relacionadas con características físicas. Nuestra calibración es una función sólida de la webcam que surge de la red neuronal integrada.

Acerca de la Arquitectura del Sistema y el Flujo de Datos de Seguimiento Ocular

Echemos un vistazo más de cerca al proceso y cómo se gestiona el seguimiento ocular.

• Primero, como se estableció anteriormente, obtenemos una imagen de la webcam y ejecutamos un algoritmo de detección de rostros (para crear una malla alrededor de las características faciales). Todo esto sucede realmente rápido y en tiempo real en el dispositivo del usuario, no en servidores remotos.

• La compensación entre hacer las cosas en tiempo real y en el dispositivo del usuario es que eso significa que estamos trabajando con recursos finitos asignados por las capacidades de la computadora/dispositivo del usuario. Sin embargo, cabe señalar que hay una manera de sortear esto con el procesamiento post-hoc.

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Ventajas del Enfoque de Labvanced para el Seguimiento Ocular en Tiempo Real

Aunque el procesamiento en tiempo real se realiza con recursos limitados, hay algunas ventajas significativas al hacerlo, tales como:

• Privacidad Real: Al realizar los cálculos en el dispositivo del usuario (en lugar de los servidores remotos de la empresa), significa que hay una privacidad real para el participante. Nunca vemos ningún dato facial porque nunca sale del dispositivo del participante. En esencia, la red neuronal procesa los puntos específicos de la mirada del participante y los únicos datos que se comunican más allá del dispositivo del participante son valores numéricos, como coordenadas x e y. A este respecto, Labvanced se adhiere al GDPR y cuenta con certificaciones de seguridad VPAT y proporciona todos los documentos necesarios a los clientes que los soliciten.
• Sostenibilidad: Otro beneficio del procesamiento en tiempo real, además de la privacidad, es la sostenibilidad. Localmente, los datos de análisis de video pueden manejarse más fácilmente. En contraste, al enviar datos a un servidor remoto, los costos aumentan, tardando más tiempo y dinero en procesar. Por lo tanto, es más sostenible y económico ejecutar las cosas localmente con recursos finitos, en lugar de remotamente con servidores y recursos infinitos.

Características Clave del Seguimiento Ocular por Webcam de Labvanced

• Alta Precisión: El seguimiento ocular por webcam es el segundo mejor después del seguimiento ocular basado en hardware. Sin embargo, dada su asequibilidad y la usabilidad y flexibilidad que ofrece, el seguimiento ocular por webcam es una alternativa poderosa y viable para muchos investigadores. El seguimiento ocular por webcam de Labvanced es la solución líder para proporcionar datos de mirada precisos y confiables.

• Calibración Personalizable: Nuestra tecnología de seguimiento ocular verifica y recalibra según su entorno en constante cambio. Esto ocurre automáticamente, pero es personalizable. El valor por defecto es que la recalibración ocurra en segundo plano después de 7 ensayos. El sistema se recalibra a sí mismo después de re-evaluar factores influyentes como cambios en la luminosidad.

• Soporte Virtual para la Barbilla: Durante los experimentos de seguimiento ocular, se crea una malla facial sobre el rostro del usuario. Antes de que comience un experimento, el participante debe alinear la malla que aparece sobre su rostro con un objetivo. Esto crea un soporte virtual para la barbilla que asegura que el participante permanezca dentro de una zona aceptable. Cuando el participante se aleja del soporte para la barbilla, la tarea se interrumpe y se solicita al participante que se realinee con el soporte virtual. Pruébalo tú mismo aquí.

Infórmate más sobre el soporte para la barbilla virtual en este video:

• Verificación de Rendimiento: También ofrecemos una verificación de rendimiento, lo que le permite tener la tranquilidad de que los datos de los participantes cumplen con sus estándares. Con el seguimiento ocular basado en la web, la velocidad y el rendimiento de la computadora del cliente se pueden cuantificar, y el investigador puede elegir qué datos de los participantes incluir en su estudio. De esta manera, cuando un participante tiene una computadora realmente lenta (lo cual impactaría la integridad de sus resultados), usted lo sabrá y podrá omitir esos datos de su conjunto de datos.

• Cálculo de Privacidad del Lado del Cliente: Como se explicó anteriormente, no tomamos ningún dato o grabaciones a nuestros servidores. Todo el procesamiento ocurre localmente en el dispositivo del cliente, permitiendo una verdadera privacidad.

• Seguimiento Ocular Amigable para Infantes: Al crear un experimento con seguimiento ocular en Labvanced, puede utilizar la configuración preestablecida de seguimiento ocular amigable para infantes si está trabajando con pequeños. Hemos implementado exitosamente estudios de muchas universidades que se enfocan en esta población especial y hemos adaptado la tecnología de acuerdo con las aportaciones y necesidades que provienen directamente de los investigadores. Lee más sobre el seguimiento ocular amigable para infantes.

Datos de Ejemplo y Métricas del Seguimiento Ocular por Webcam

El seguimiento ocular produce muchas métricas diferentes que luego se utilizan para el análisis de datos y la obtención de conclusiones sobre su pregunta experimental. Estos datos dependen en gran medida de la ubicación de la mirada, es decir, las coordenadas x e y de la mirada.

La mayoría de estas métricas se generan durante la etapa de análisis de datos, después de la recolección de datos. La base de estas métricas son las medidas de la mirada. Si usted conoce el punto de posición de la mirada en un momento dado, puede calcular las métricas restantes.

1. Ubicación de la mirada
2. Áreas de Interés (AOI)
3. Número de fijaciones
4. Revisitaciones
5. Tiempo de permanencia / tiempo invertido
6. Tiempo hasta la primera fijación
7. Duración de la primera fijación
8. Duración promedio de la fijación
9. Secuencias de fijación

Este video discute los datos de nuestra tecnología de seguimiento ocular:

Recopilando Datos de Seguimiento Ocular de Labvanced

Con unos pocos clics, puede configurar su experimento para registrar los datos que desea seleccionando una de las muchas opciones y creando variables para grabarlas.

Fig. 2: Configuración de variables en la aplicación de seguimiento ocular de Labvanced para registrar datos experimentales sobre la mirada.

Aquí, en Fig. 2., se crea una variable para registrar las coordenadas X e Y de la mirada, las marcas de tiempo y los niveles de confianza.

Un conjunto de datos de muestra de la aplicación de seguimiento ocular de Labvanced se muestra a continuación en Fig. 3.

Fig 3: Visualización de datos de series temporales con las últimas cuatro columnas de: coordenada x, coordenada y, tiempo UNIX y puntajes de confianza.

El nivel de confianza (columna C) se refiere a cuán seguros estamos de la medición y se ve afectado por cuándo ocurren los parpadeos. Las mediciones de ojos bien abiertos reciben más confianza que las mediciones de un ojo que está semi-abierto o en proceso de parpadear.

Entienda cómo se configura el seguimiento ocular en un estudio en Labvanced siguiendo y refiriéndose a esta guía donde se utilizan SVGs para detectar fijaciones sobre Áreas de Interés (AOIs) o esta otra guía paso a paso donde el seguimiento ocular se utiliza en una Tarea de Discriminación de Objetos.

Ejemplos de Incorporación de Datos de Seguimiento Ocular por Webcam en el Diseño Experimental

Al configurar su estudio en Labvanced, puede establecer las variables y eventos para hacer muchas cosas, por ejemplo, puede utilizar:

• La mirada como entrada/respuesta: Durante el experimento, puede usar la mirada para seleccionar uno de los dos objetos mirándolo durante un tiempo predeterminado.
• La mirada para controlar algo: En lugar de que el participante utilice entradas de teclado para controlar elementos en el experimento, puede crear una respuesta de retroalimentación para que los usuarios puedan controlar o seleccionar objetos en tiempo real con su mirada.
• La mirada para afectar un cambio de propiedad: En este ejemplo, puede controlar las pantallas en función de la mirada. Un ejemplo clásico de esto es la ceguera por cambio. Así que en un experimento, puede rastrear cuándo un participante mira el lado izquierdo de la pantalla y cuando esto ocurre, puede cambiar una propiedad (como el color) de un objeto en el lado derecho.
• La mirada para controlar dinámicamente el flujo de un experimento: Los movimientos oculares pueden usarse para determinar cómo progresa la secuencia de ensayos del experimento. Por ejemplo, si un participante mira estímulos rojos, entonces otro ensayo seguirá con estímulos rojos en lugar de uno con estímulos azules.
• Transmisión de la mirada en experimentos sociales: En experimentos de múltiples usuarios, la mirada puede ser 'transmitida' de una persona a otra, de tal manera que un participante puede ver dónde está mirando su pareja o oponente mientras realizan un experimento de dos personas juntos.
• La mirada para rastrear tareas de lectura: La investigación lingüística utiliza este aspecto del seguimiento ocular para medir pasajes de lectura y cuantificar cuánto tiempo necesitaron los participantes para completar la lectura de un pasaje.
• La mirada para control de calidad en experimentos realizados en crowdsourcing: Al activar el seguimiento ocular en experimentos de crowdsourcing, un investigador puede asegurarse de que los participantes realmente pasaron un tiempo leyendo las instrucciones de la tarea.

Vea este video donde recorremos la creación de un estudio de seguimiento ocular con configuraciones y características especiales, como cuadros de chat, distribución de variables y retroalimentación:

Artículos de Investigación que Usan el Seguimiento Ocular Basado en Webcam de Labvanced

A continuación se presenta una colección de artículos de investigación recientemente publicados que utilizan el seguimiento ocular por webcam de Labvanced como parte de su metodología para capturar la mirada:

1. Más allá de la densidad de construcción: De análisis gruesos a análisis finos de experiencias emocionales en entornos urbanos
   Sander, I., et al. (2024).
   Journal of Environmental Psychology

2. El efecto de procesar información parcial en la percepción dinámica de rostros
   Alp, N., Lale, G., Saglam, C., & Sayim, B. (2024).
   Scientific Reports

3. Frustración Inconsciente: Evaluando Dinámicamente la Experiencia del Usuario utilizando Seguimiento Ocular y del Ratón
   Stone, S. A., & Chapman, C. S. (2023).
   Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction
   

4. La dinámica de la coordinación mano-ojo se preserva de manera flexible en la coordinación ojo-curso durante una tarea de interacción con objetos en línea
   Bertrand, J. K., & Chapman, C. S. (2023)
   Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems

5. Encontrar Influencers de Goldilocks: Cómo el número de seguidores impulsa el compromiso en redes sociales
   Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2022).
   Journal of Marketing
   

Estudios de la Biblioteca de Labvanced

La biblioteca de Labvanced está llena de plantillas de estudio que pueden importarse y ajustarse para incluir seguimiento ocular. A continuación, proporcionamos algunos estudios de ejemplo que demuestran nuestra tecnología de seguimiento ocular:

• Tarea de Distracción de Objetivos: Un paradigma clásico de seguimiento ocular (objetivo - 'T' distraído 'P' que debe mirarse al objetivo inmediatamente para encontrarlo.
• Seguimiento Ocular Amigable para Infantes: Una tarea basada en miradas preferenciales que comienza con calibración amigable para infantes.
• Visualización Libre: Muestra una variedad de imágenes y explora dónde se encuentra la mirada del participante en la imagen. Útil para experimentos que desean predecir dónde mirará un participante en la imagen según las características de la imagen existentes.
• Prueba de Retroalimentación de la Mirada: Aquí puedes ver tu propia mirada porque aparece un círculo rojo, retroalimentación inmediata que predice dónde estás mirando y muestra un círculo rojo en ese lugar.
• Prueba de Precisión Espacial: Una prueba de calibración estandarizada donde los participantes fijan su mirada en diferentes ubicaciones en una cuadrícula, luego se toma la fijación para cada uno de los puntos y se compara la distancia entre el punto en la cuadrícula y el punto predicho.

Una vez más, prueba esta guía paso a paso y practica construir un estudio de seguimiento ocular de muestra en nuestra aplicación!

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