Labvancedによるウェブカメラ視線追跡
Labvancedのウェブカメラ視線追跡技術は、スケーラブルでハードウェアフリー、かつ比類のない精度を提供し、実験室内またはリモート研究の両方に理想的です。これにより、研究者はさまざまな参加者集団から一貫した高品質の視線測定を収集でき、幅広い研究デザインに対して実用的で強力な選択肢となります。
Labvancedウェブカメラ視線追跡：リモート視線追跡の新しいゴールドスタンダード
Labvancedは、標準的なウェブカメラを持つ誰にでも利用可能な研究グレードの視線追跡を提供します。アクセシビリティが向上し、実験的なワークフローへの完全な統合により、実験室内およびリモート研究を行う研究者は、高精度で査読済みのウェブカメラ視線追跡を簡単に活用できます。
| プロパティ | 仕様 |
|---|---|
| アーキテクチャ | 視線推定用の事前学習CNN |
| 精度 | 1.3視覚度（1.4 cm） |
| 精密度 | 1.1視覚度（1.2 cm） |
| サンプリングレート | 30 Hzから60 Hz（ウェブカメラのフレームレートによる） |
| 注視 | 組み込み注視検出アルゴリズム |
| キャリブレーション | 調整可能な長さ（30秒 - 5分以上）およびプロパティ（乳児向け、バーチャル顎置き制約など） |
| 最小解像度 | 1280x720px（HD準拠ウェブカメラ） |
| デバイス要件 | デバイスアグノスティック：デスクトップ、タブレット、携帯電話で動作し、他に特別な要件は不要 |
| データ出力 | 視線、注視、滞在時間、最初の注視までの時間、注視の持続時間、注視の数、カスタムメトリクス |
| プライバシー | クライアント側処理（参加者のデバイス上で直接行われる）、つまり顔データは一切送信されない |
成功するウェブカメラ視線追跡のための4つの主要機能
成功するウェブカメラ視線追跡研究を行うためには、4つの原則が重要です。精度はハードウェアの変動にかかわらず信頼性の高いデータを確保し、適応性と制御により研究者が多様な参加者の特定の遵守レベルに合わせてプロトコルやパフォーマンスの閾値を調整でき、妥協のないプライバシーが倫理的なリモートデータ収集と参加者の信頼に不可欠です。
精度
独自の深層学習されたニューラルネットワークを利用することで、Labvancedは堅牢な視線推定の信頼性を確保し、1.3視覚度の精度を示しています。
プライバシー
自動クライアント側処理を通じて、すべてのセンシティブな視覚データはローカルで計算され、敏感な参加者情報がデバイスを離れることはありません。
適応性
システムは、乳児から高齢者までの集団の独自のニーズと遵守の課題に特に配慮した調整可能な設定と柔軟な構成を備えています。
コントロール
最小視線パフォーマンス要件の定義、キャリブレーションプロセスの指定、タスクや試行全体にわたる正確な管理ルールの設定など、実験プロセスに対する完全な権限を得ることができます。
収集データ
Labvancedは、ウェブカメラベースの視線追跡出力を広範囲に提供し、研究が要求する詳細レベルを正確にキャプチャすることが容易です。精密な視線座標からリッチな注視メトリクス、試行レベルの診断まで、プラットフォームは参加者が視覚刺激にどのように関与するかを理解するための包括的なデータを提供します。
視線位置
視線位置座標（XおよびY）は、タスク全体でキャプチャでき、特定のAOIまたは関心領域に対してのみデータを記録するようにさらに調整できます。これには、タイムスタンプ（T）や信頼区間（C）などの追加データポイントが組み合わされ、測定中の目の開き具合を評価します。
X: 視線のX座標; Y: 視線のY座標; T: タイムスタンプ; C: 信頼区間
注視
視線座標を超えたデータを収集したい研究には、主要なメトリクスが以下を含む注視ベースのデータ収集のオプションもあります：
- 注視の数
- 最初の注視までの時間
- 注視の持続時間
より多くの試行特有の視線データ
Labvancedのウェブカメラベースの眼球追跡は、視線座標を越える豊富な試行特有データを提供します。各試行に対して、研究者は最後にキャッシュされた視線位置や最後にキャッシュされた固定、さらにキャリブレーションエラーなどの診断メトリックにアクセスできます。この追加された詳細さにより、データの質を評価し、参加者の視聴行動をより自信を持って解釈することが容易になり、この情報を用いて実験の行動をさらに制御することができます。
収集されたデータは、CSV、XLSX、TSVなどの仕様に従った分析準備完了形式でエクスポートできます。
微細なキャリブレーションオプション
キャリブレーション手順は、データの質と出力と密接に関連しています。Labvancedは、キャリブレーションがいつ、どのように実行されるかを正確に指定するオプションを提供します。
- 眼球追跡キャリブレーションは、研究者が眼球追跡システムと積極的に関わる必要がある唯一の部分です。
- 研究によって要求が異なるため、キャリブレーション手順の多くの設定は調整可能です。
- キャリブレーションの長さと精度の間には主なトレードオフがあり、長いキャリブレーション手順はより正確なデータ出力をもたらします。
- バーチャルアゴレストの強さや再キャリブレーション設定など、他の調整も考慮することが役立ちます。
精度のベンチマーキング
Labvancedのウェブカメラ眼球追跡は、次に優れた競合製品の2〜3倍の精度を持ち、80％以上の眼球追跡研究は当システムで実施可能です。Labvancedは、研究グレード（査読済み）科学論文を持つ唯一のウェブカメラ眼球追跡ソリューションを提供します。
ハードウェアベースの眼球追跡との比較による検証
- 我々のウェブカメラベースの眼球追跡システムの精度は、約1.2〜1.4視覚度です。
- EyeLink 1000ハードウェア眼球追跡システムとの比較研究では、ピアソン相関係数が0.9以上です。
- 自然シーンの視覚分析は、Labvancedの予測がEyeLinkと比較してどれだけ真実に近いかを視覚的に確認します。
- Labvancedのウェブカメラベースの眼球追跡の精度は、EyeLink 1000システムより約0.5°低いものでした。
- 中央に表示された刺激に対して精度はさらに向上しました。
- 精度は時間を通じて一貫しており、時間が経つにつれて低下しませんでした。
- 他の人気のあるウェブカメラベースのシステム（WebGazer - Papoutsaki, 2015）は、約4視覚度の精度を報告しており、我々のシステムが他のどれよりも約3倍精度が高いことを示しています。
Labvancedウェブカメラ眼球追跡とWebGazerの比較
一般に、ウェブカメラ眼球追跡はWebGazerと同義になっています。Labvancedの眼球追跡は、視線座標を推定するためにカスタムニューラルネットワークを使用することで、独自のカテゴリに属しています。下の表を見れば、これら二つの眼球追跡ツールがどれほど異なって機能するかが示されています：
| メトリクス | WebGazer | Labvanced |
|---|---|---|
| 精度 | 4.17視覚度 | 1.3視覚度 |
| 主要技術 | リッジ回帰 | 事前学習済みCNN |
| リリース年 | 2016 | 2022 |
| 出版物 | IJCAI（会議論文） | BRM（ジャーナル論文） |
| 固定化検出器 | なし/ノイズが多すぎる | あり、内蔵されています |
Gorillaというノーコード実験プラットフォームも、ウェブカメラ眼球追跡にWebGazerを使用しています。眼球追跡を超えた二つのプラットフォームの違いについて、完全なLabvancedとGorillaの比較をご覧ください。
科学的影響：査読文献におけるLabvanced
他者はどのようにLabvancedのウェブカメラ眼球追跡を研究に利用しているでしょうか？以下はいくつかの例です：
この無作為化対照試験の研究では、研究者はLabvancedのウェブカメラベースの眼球追跡を利用して、薬剤師がAIの意思決定支援との相互作用中にどのように視覚的注意をシフトするかを調べました。薬剤確認タスク中に視線をリモートでキャプチャすることで、研究者はAIのアドバイスが不確実であっても、認知処理を再形成する様子を明らかにしました。
Tsai, C. C., et al. (2025). 人工知能の有用性と不確実性が薬剤師との認知的相互作用に与える影響：無作為化対照試験。 Journal of Medical Internet Research, 27, e59946.
この研究では、著者はLabvancedのウェブカメラベースの眼球追跡技術を使用して、参加者が都市環境の画像を見ているときに視線データを収集しました。研究者は、異なる都市シーンの特徴に対する参加者の注視行動を追跡することで、視覚的注意を構築された要素と自然の要素の感情評価に関連づけました。Labvancedを使用することで、特別なラボ内ハードウェアを必要とせずに、オンラインでスケールを拡大し、微細な眼球運動メトリクスをキャプチャすることができました。
Sander, I., et al. (2024). 建物の密度を超えて: 都市環境における感情体験の粗い分析から細かい分析への移行. 環境心理学ジャーナル, 96, 102337.
この多方法研究では、著者たちはLabvancedのウェブカメラベースの視線追跡を使用して、参加者がインフルエンサーのコンテンツとどのように視覚的に関与するかを測定しました。参加者が異なるインフルエンサーのフォロワー数を持つInstagramのプロフィールを見ている間に視線行動を追跡することで、注意パターンが認知されたつながりやエンゲージメントにどのように関連しているかを評価できました。
Wies, S., Bleier, A., & Edeling, A. (2023). ゴルディロックスインフルエンサーを見つける: フォロワー数がソーシャルメディアのエンゲージメントを駆動する方法. マーケティングジャーナル, 87(3), 383-405.
インタラクティブデモ
リアルタイムメトリクス
このシンプルな視覚タスクのデモでは、2つの画像を対象領域 (AoIs) として、いくつかの視線追跡機能が表示されます: 滞留時間、初回注視までの時間、注視の回数、平均注視時間。注: 研究は5分間のキャリブレーション (中間の緩やかな顎乗せ制約) から始まりますが、インポート時にさらに編集できます。
好好視パラダイム
この研究では、好好視パラダイムを使用して幼児の視覚的注意を調査し、同様の研究のテンプレートとしても使用できます。参加者は画像または動画を横に並べて視聴し、視線パターン、注視時間、頭の向きが記録され、参加者のビデオ録画も行われます。注: 幼児に優しいキャリブレーションを使用しています。
AOI検出
多角形の形状を使用して特定の顔の特徴をマスクし、注視をカウントし、視線座標を記録します。視線追跡データを記録するためにイベントがどのように設定され、オブジェクトがどのようにしてユニークなAOIを定義するために使用されるかを確認してください。
頭部追跡
このデモでは、スライダーを動かすためにさまざまな頭の位置を試すことができます。これは数値の可視化として機能します。頭部追跡は通常、視線追跡の補完または代替として使用されます。
データプライバシーとウェブカメラによる視線追跡 🔐
Labvancedでは、データのプライバシーとセキュリティを非常に真剣に考えています。 これは次のポイントによって最もよく示されます:
- 顔と目のデータのすべての処理は、ユーザーのデバイス上で行われ、目のデータのための真のプライバシーを設計しています。
- 視線位置と注視時間 (完全に匿名の数値データ) のみが、私たちのサーバーに保存されます。
- 外部のセキュリティ監査 (VAPT) が実施され、成功裏に通過しました。文書は要求に応じて提供できます。
- 当社のサーバーは私たちの所有であり、EU内/ヨーロッパの法的管轄下にのみ所在します。
- 要求に応じて、技術的および組織的措置 (ToM) とデータ処理契約書 (DPA) を提供します。
- すべてのデータはエンドツーエンドで暗号化可能 (PGP) であり、データは当社のサーバーに暗号化された形式でのみ保存されます。
文書
ウェブカメラ視線追跡をLabvancedタスクに統合する方法
Labvancedで視線追跡を有効にし、信頼性の高い視線データをキャッチするタスクを設計するためのステップバイステップの概要。
ウェブカメラ視線追跡研究における参加者の体験
キャリブレーションと録音中に参加者が見るものの詳細な概要は、よりスムーズなリモート研究体験を設計するのに役立ちます。
幼児と幼児に対するウェブカメラ視線追跡研究のベストプラクティス
幼児や幼児を対象とした研究にウェブカメラ視線追跡を使用する際に考慮すべき実装のヒント。
実現可能性チェック
追加のサポートが必要な場合や特定のウェブカメラ視線追跡機能について興味がある場合は、チャットまたはメールでお問い合わせください。私たちはあなたの研究についてお聞きし、プラットフォームに関する質問やプロジェクトの実現可能性についてお手伝いできることをとても喜んでいます。
