Suivi Oculaire Labvanced

Contenu :

1. Introduction : Suivi Oculaire par Webcam Innovant et Précis
2. Publication Peer-Reviewed : Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced
3. Contexte - Qu'est-ce que le Suivi Oculaire par Webcam ?
4. Notre Processus : Comment fonctionne le suivi oculaire par webcam de Labvanced ?
5. À propos de l'Architecture Système et du Flux de Données de Suivi Oculaire
6. Caractéristiques Clés du Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced
7. Exemples de Données et de Métriques du Suivi Oculaire par Webcam
8. Exemples d'Intégration des Données de Suivi Oculaire par Webcam dans la Conception d'Expérience
9. Articles de Recherche Utilisant le Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced
10. Études de la Bibliothèque Labvanced

Introduction : Suivi Oculaire par Webcam Innovant et Précis

Des chercheurs du monde entier ont utilisé notre technologie de suivi oculaire par webcam afin de mieux comprendre l'attention.

Maintenant, avec une publication peer-reviewed en main, vous pouvez utiliser cette technologie innovante basée sur webcam en toute confiance.

Lisez cet article peer-reviewed dans le journal Behavior Research Methods comparant la précision de notre solution de suivi oculaire par webcam à EyeLink.

Publication Peer-Reviewed : Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced

RÉSULTATS CLÉS

• Le suivi oculaire par webcam de Labvanced a une précision globale de 1,4° et une précision de 1,1° avec une erreur d'environ 0,5° supérieure à celle du système EyeLink
• Fait intéressant, la précision et la précision s'améliorent (à 1,3° et 0,9°, respectivement) lorsque des cibles visuelles sont présentées au centre de l'écran - ce qui est important pour les chercheurs, car c'est là que les stimuli sont présentés dans de nombreuses expériences de psychologie.
• Pour les tâches de vision libre et de poursuite lisse, la corrélation était d'environ 80% entre les données de regard de Labvanced et d'EyeLink. Pour une démonstration visuelle de ce à quoi ressemble cette corrélation, voir l'image ci-dessous montrant le chevauchement entre les points de données de Labvanced (points bleus) et d'EyeLink (points rouges).
• De plus, la précision était constante dans le temps.

Fig 1. Graphiques de l'article de recherche (tirés de la publication - Fig.7), une démonstration visuelle de ce à quoi ressemble cette corrélation, dans une tâche de poursuite lisse, montrant le chevauchement entre les points de données de Labvanced (points bleus) et d'EyeLink (points rouges). Pour les tâches de vision libre et de poursuite lisse, la corrélation était d'environ 80% entre les données de regard de Labvanced et d'EyeLink.

Citez cet article :

• Kaduk, T., Goeke, C., Finger, H. et al. Suivi oculaire par webcam proche des normes de laboratoire : comparer un nouveau système basé sur webcam et l'EyeLink 1000. Behav Res (2023). https://doi.org/10.3758/s13428-023-02237-8
  

Contexte - Qu'est-ce que le Suivi Oculaire par Webcam ?

Le suivi oculaire en ligne a d'abord été réalisé il y a un peu plus de 5 ans par Web Gazer et est toujours utilisé aujourd'hui. Bien que cette solution fonctionne avec un signal à travers un plan en 4 quadrants qui peut distinguer entre gauche/droite et haut/bas, elle a reçu des critiques comme étant peu raffinée en raison du taux d'erreur élevé, surtout lorsque vous déplacez votre tête, ce qui est inévitable.

Bien que Web Gazer ait été un pionnier dans l'apport du suivi oculaire au web mondial, il ne peut pas être utilisé de manière fiable à des fins scientifiques et pour des expériences rigoureuses. D'autres alternatives existent, par exemple des outils pour l'UX, mais actuellement, il n'existe pas d'autre logiciel de suivi oculaire en ligne pouvant être utilisé dans un contexte scientifique pour des expériences psychologiques visant à étudier des processus complexes comme l'attention visuelle et la cognition.

Notre parcours a commencé il y a plus de 3 ans, lorsque nous avons implémenté un réseau de neurones profond pour prendre des données visuelles d'une webcam et les analyser afin de fournir des informations sur le mouvement des yeux et de la tête du participant.

Cette vidéo décrit le suivi oculaire par webcam de Labvanced, ainsi que sa précision :

Notre Processus : Comment fonctionne le suivi oculaire par webcam de Labvanced ?

Avec notre logiciel de suivi oculaire basé sur le web et alimenté par un réseau de neurones profond, une image de webcam peut être traduite en points de données grâce au processus suivant :

1. Capture d'images de webcam : À partir d'une webcam activée, plusieurs images sont prises en temps réel, créant plusieurs images à partir desquelles une analyse pour la détection de visage sera effectuée. À ce stade, la carte graphique de l'utilisateur est un composant important car l'apprentissage de l'intelligence artificielle dépend beaucoup d'une carte graphique (plus d'informations à ce sujet dans la section suivante).

2. Dérivation de deux points de données principaux : Lors de l'exécution de la détection faciale à l'aide d'un réseau de neurones profond, deux points de données principaux sont dérivés.

   • Données d'images pertinentes de la zone autour des yeux : les pixels qui montrent les yeux et la zone autour des yeux.
   • Position et orientation de la tête : les pixels qui montrent où la tête est positionnée et son orientation dans l'espace.

3. Effectuer une calibration : Enfin, ce dont tout suivi oculaire a besoin est une calibration qui est spécifique au sujet en raison des différences individuelles liées aux caractéristiques physiques. Notre calibration est une fonctionnalité robuste de la webcam qui découle du réseau de neurones intégré.

À propos de l'Architecture Système et du Flux de Données de Suivi Oculaire

Voyons de plus près le processus et comment le suivi oculaire est géré.

• Tout d'abord, comme établi auparavant, nous obtenons une image de webcam et exécutons un algorithme de détection faciale (pour créer un maillage autour des caractéristiques faciales). Tout cela se fait très rapidement et en temps réel sur l'appareil de l'utilisateur, et non sur des serveurs distants.

• Le compromis entre faire les choses en temps réel et sur l'appareil de l'utilisateur est que cela signifie que nous travaillons avec des ressources limitées attribuées par les capacités de l'ordinateur/appareil de l'utilisateur. Cependant, il est à noter qu'il existe un moyen de contourner cela avec un traitement post-hoc.

Avantages de l'Approche de Labvanced pour le Suivi Oculaire par Webcam en Temps Réel

Bien que le traitement en temps réel se fasse avec des ressources limitées, il y a certains avantages forts à cela, tels que :

• Véritable confidentialité : En effectuant les calculs sur l'appareil de l'utilisateur (au lieu des serveurs distants de l'entreprise), cela signifie qu'il y a une véritable confidentialité pour le participant. Nous ne voyons jamais de données faciales car elles ne quittent jamais l'appareil du participant. En essence, le réseau de neurones traite les points pertinents au regard spécifiques au participant et les seules données communiquées au-delà de l'appareil du participant sont des valeurs numériques, telles que les coordonnées x et y. À ce propos, Labvanced respecte le RGPD et possède des certifications de sécurité VPAT et fournit tous les documents nécessaires aux clients qui les demandent.
• Durabilité : Un autre avantage du traitement en temps réel, en plus de la confidentialité, est la durabilité. Localement, les données d'analyse vidéo peuvent être traitées plus facilement. En revanche, lorsqu'on envoie des données à un serveur distant de l'entreprise, les coûts augmentent, nécessitant plus de temps et d'argent pour le traitement. Ainsi, il est plus durable et économique de tout faire localement avec des ressources limitées, plutôt que de manière distante avec des serveurs et des ressources infinies.

Caractéristiques Clés du Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced

• Haute Précision : Le suivi oculaire par webcam arrive en deuxième position par rapport au suivi oculaire basé sur matériel. Cependant, étant donné son coût abordable et la convivialité et la flexibilité qu'il offre, le suivi oculaire par webcam est une alternative puissante et viable pour de nombreux chercheurs. Le suivi oculaire par webcam de Labvanced est la solution leader pour fournir des données de regard précises et fiables.

• Calibration Personnalisable : Notre technologie de suivi oculaire vérifie et recalibre en fonction de votre environnement en constante évolution. Cela se fait automatiquement, mais c'est personnalisable. La valeur par défaut est que la recalibration se produit en arrière-plan après 7 essais. Le système se recalibre après avoir réévalué les facteurs influents tels que les changements de luminosité.

• Repose-menton Virtuel : Au cours des expériences de suivi oculaire, un maillage facial est créé sur le visage de l'utilisateur. Avant qu'une expérience ne commence, le participant doit aligner le maillage qui apparaît sur son visage avec un objectif spécifique. Cela crée un repose-menton virtuel qui garantit que le participant reste dans une zone acceptable. Lorsque le participant s'éloigne du repose-menton, la tâche est interrompue et le participant est invité à se réaligner avec le repose-menton virtuel. Essayez-le vous-même ici.

Découvrez le repose-menton virtuel dans cette vidéo :

• Vérification de Performance : Nous offrons également une vérification de performance, vous permettant d'être assuré que les données des participants répondent à vos normes. Avec le suivi oculaire basé sur le web, la vitesse et les performances de l'ordinateur du client peuvent être quantifiées et le chercheur peut choisir quelles données de participants inclure dans son étude. De cette façon, lorsqu'un participant a un ordinateur qui fonctionne très lentement (ce qui affecterait l'intégrité de ses résultats), vous le saurez et pourrez omettre ces données de votre ensemble de données.

• Calcul Client-side Confidentialité : Comme expliqué précédemment, nous ne prenons aucune donnée ou enregistrement sur nos serveurs. Tout le traitement se fait localement sur l'appareil du client, permettant une véritable confidentialité.

• Suivi Oculaire Amical pour les Nourrissons : Lors de la création d'une expérience avec le suivi oculaire dans Labvanced, vous pouvez utiliser les paramètres prédéfinis de suivi oculaire adaptés aux nourrissons si vous travaillez avec des tout-petits. Nous avons réussi à déployer des études provenant de nombreuses universités axées sur cette population spéciale et avons adapté la technologie en fonction des retours et des besoins directement issus des chercheurs. En savoir plus sur le suivi oculaire amical pour les nourrissons.

Exemples de Données et de Métriques du Suivi Oculaire par Webcam

Le suivi oculaire produit de nombreuses métriques différentes qui sont ensuite utilisées pour l'analyse de données et pour tirer des conclusions sur votre question expérimentale. Ces données reposent fortement sur la localisation du regard, c'est-à-dire les coordonnées x et y du regard.

La majorité de ces métriques sont générées au cours de la phase d'analyse des données, après la collecte des données. La base de ces métriques est constituée de mesures de regard. Si vous connaissez le point de position du regard à un moment donné, vous pouvez calculer les autres métriques.

1. Localisation du regard
2. Zones d'Intérêt (AOI)
3. Nombre de fixations
4. Revistes
5. Temps passé / temps de regard
6. Temps jusqu'à la première fixation
7. Durée de la première fixation
8. Durée moyenne de fixation
9. Séquences de fixation

Cette vidéo discute des données provenant de notre technologie de suivi oculaire :

Collecte de Données de Suivi Oculaire à partir de Labvanced

En quelques clics, vous pouvez configurer votre expérience pour enregistrer les données souhaitées en sélectionnant l'une des nombreuses options et en créant des variables pour les enregistrer.

Fig. 2 : Réglage des variables dans l'application de suivi oculaire de Labvanced pour enregistrer des données expérimentales sur le regard.

Ici, dans Fig. 2, une variable est créée pour enregistrer les coordonnées X et Y du regard, les horodatages et les niveaux de confiance.

Un ensemble de données d'exemple de l'application de suivi oculaire de Labvanced est présenté ci-dessous dans Fig. 3.

Fig 3 : Affichage des données en série temporelle avec les quatre dernières colonnes : coordonnée x, coordonnée y, temps UNIX et scores de confiance.

Le niveau de confiance (colonne C) concerne la confiance que nous avons dans la mesure et est impacté par les clignements d'œil. Les mesures provenant d'yeux grands ouverts reçoivent plus de confiance que celles d'un œil à moitié ouvert ou en train de cligner.

Comprenez comment le suivi oculaire est configuré dans une étude dans Labvanced en suivant et en vous référant à ce walkthrough où des SVGs sont utilisés pour détecter les fixations sur les Zones d'Intérêt (AOI) ou à ce tutoriel étape par étape où le suivi oculaire est utilisé dans une tâche de discrimination d'objets.

Exemples d'Intégration des Données de Suivi Oculaire par Webcam dans la Conception d'Expérience

Lors de la configuration de votre étude sur Labvanced, vous pouvez configurer les variables et les événements pour faire de nombreuses choses, par exemple, vous pouvez utiliser :

• Le regard comme entrée/réponse : Pendant l'expérience, vous pouvez utiliser le regard pour sélectionner l'un des deux objets en le regardant pendant un temps prédéterminé.
• Le regard pour contrôler quelque chose : Au lieu de faire utiliser au participant des entrées clavier pour contrôler des éléments de l'expérience, vous pouvez créer une réponse de retour afin que les utilisateurs puissent contrôler ou sélectionner des objets en temps réel avec leur regard.
• Le regard pour affecter un changement de propriété : Dans cet exemple, vous pouvez contrôler des affichages dépendants du regard. Un exemple classique de cela est l'aveuglement au changement. Ainsi, dans une expérience, vous pouvez suivre quand un participant regarde le côté gauche de l'écran et lorsque cela se produit, vous pouvez changer une propriété (comme la couleur) d'un objet du côté droit.
• Le regard pour contrôler dynamiquement le déroulement d'une expérience : Les mouvements oculaires peuvent être utilisés pour déterminer comment la séquence des essais d'une expérience progresse. Par exemple, si un participant regarde des stimuli rouges, alors un autre essai suivra avec des stimuli rouges plutôt qu'avec des stimuli bleus.
• Diffusion du regard dans des expériences sociales : Dans des expériences multi-utilisateurs, le regard peut être “diffusé” d'une personne à une autre, de sorte qu'un participant puisse voir où son partenaire ou son adversaire regarde tout en réalisant ensemble une expérience à deux.
• Le regard pour suivre les tâches de lecture : La recherche linguistique utilise cet aspect du suivi oculaire pour mesurer des passages de lecture et quantifier le temps que les participants ont mis pour lire un passage.
• Le regard pour le contrôle qualité dans les expériences crowdsourcées : En activant le suivi oculaire dans des expériences crowdsourcées, un chercheur peut s'assurer que les participants ont effectivement passé du temps à lire les instructions de la tâche.

Découvrez cette vidéo où nous expliquons comment créer une étude de suivi oculaire avec des paramètres et des fonctionnalités spéciales telles que des boîtes de discussion, la distribution de variables et des retours :

Articles de Recherche Utilisant le Suivi Oculaire par Webcam de Labvanced

Voici une collection d'articles de recherche récemment publiés qui utilisent le suivi oculaire par webcam de Labvanced comme partie de leur méthodologie pour capturer le regard :

1. Au-delà de la densité bâtie : Des analyses grossières à fines des expériences émotionnelles dans les environnements urbains
   Sander, I., et al. (2024).
   Journal of Environmental Psychology

2. L'effet du traitement d'informations partielles dans la perception dynamique des visages
   Alp, N., Lale, G., Saglam, C., & Sayim, B. (2024).
   Scientific Reports

3. Frustration inconsciente : Évaluer dynamiquement l'expérience utilisateur à l'aide du suivi oculaire et du suivi de la souris
   Stone, S. A., & Chapman, C. S. (2023).
   Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction
   

4. Les dynamiques de coordination œil-main sont flexiblement préservées dans la coordination œil-souris lors d'une tâche d'interaction d'objet en ligne et numérique
   Bertrand, J. K., & Chapman, C. S. (2023)
   Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems

5. Trouver des Influenceurs Goldilocks : Comment le nombre de followers stimule l'engagement sur les réseaux sociaux
   Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2022).
   Journal of Marketing
   

Études de la Bibliothèque Labvanced

La bibliothèque Labvanced est pleine de modèles d'étude qui peuvent être importés et ajustés pour inclure le suivi oculaire. Voici quelques études d'exemple qui démontrent notre technologie de suivi oculaire :

• Tâche de Distracteur-Cible : Un paradigme classique de suivi oculaire (cible - ‘T’ distracteur ‘P’ devant regarder la cible immédiatement pour la trouver.
• Suivi Oculaire Amical pour les Nourrissons : Une tâche basée sur le regard préférentiel qui commence par une calibration amicale pour les nourrissons.
• Vision Libre : Montre une variété d'images et explore où se trouve le regard du participant sur l'image. Utile pour les expériences visant à prédire où un participant regardera sur l'image en fonction des caractéristiques existantes de l'image.
• Test de Retour de Regard : Ici, vous pouvez voir votre propre regard car un cercle rouge apparaît, fournissant un retour immédiat qui prédit où vous regardez et montre un cercle rouge à cet endroit.
• Test de Précision Spatiale : Un test de calibration standardisé où les participants fixent différents emplacements sur une grille, puis la fixation est prise pour chacun des points et la distance est comparée entre le point sur la grille et le point prédit.

Encore une fois, essayez ce tutoriel étape par étape et pratiquez la création d'une étude de suivi oculaire dans notre application !

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