Labvancedによるウェブカメラの視線追跡
Labvancedのウェブカメラ視線追跡技術は、実際のオンライン参加者を対象に、1.8度の視覚角度（バランスの取れたスクリーニングでの2分間のキャリブレーション）から1.4度（厳密な参加者スクリーニングでの5分間のキャリブレーション）という中位の精度に達しており、これは査読済み研究（Kaduk et al., 2024）によって測定された1.3度のハードウェアベースの視線追跡装置に対するラボバリデーションに基づいています。これは、専用のハードウェアを必要とせず、あらゆる標準的なウェブカメラで動作し、ラボ内およびリモート研究の両方で機能し、多様な参加者集団間で一貫した高品質な視線測定を収集することを可能にします。
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でも利用できる研究グレードの視線追跡を提供します。アクセス性が向上し、実験のワークフローに完全に統合されることで、ラボ内およびリモート研究を行う研究者は、高精度の査読済みウェブカメラ視線追跡を簡単に利用できるようになります。
| 特性 | 仕様 |
|---|---|
| アーキテクチャ | 視線推定用に事前訓練されたCNN |
| 精度 | オンライン参加者に対して1.8視覚度（視線追跡2.0）;ラボでのスクリーンの中心で1.3視覚度（1.4cm）（第一世代） |
| 精密度 | オンライン参加者に対して0.75視覚度（視線追跡2.0）;ラボでの1.1視覚度（1.2cm）（第一世代） |
| サンプリングレート | 30Hzから60Hz（ウェブカメラのフレームレートに依存） |
| 注視 | 組み込みの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）と特性（乳児向け、仮想顎置きの制約など） |
| 最小解像度 | 1280x720px（HD対応ウェブカメラ） |
| デバイス要件 | デバイスに依存しない: デスクトップ、タブレット、携帯電話で動作; さら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、注視の回数、カスタムメトリクス |
| プライバシー | クライアントサイド処理（参加者のデバイス上で直接行われる）により、顔データは一切送信されません |
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もかかわらず信頼できるデータを保証し、適応性と制御は研究者が多様な参加者の特定のコンプライアンスレベルにあわせてプロトコルやパフォーマンスのしきい値を調整することを可能にし、妥協のないプライバシーは倫理的なリモートデータキャプチャと参加者の信頼のために譲れないものです。
精度
独自で深く訓練されたニューラルネットワークを活用し、Labvancedは頑健な視線推定の信頼性を達成し、オンライン参加者を対象に、バランスの取れたスクリーニングでの2分間のキャリブレーションで1.8度、厳密な参加者スクリーニングでの5分間のキャリブレーションで1.4度という中位の精度を示します。
プライバシー
自動クライアントサイド処理を通じて、すべての敏感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そのデバイスから出ることはありません。
適応性
このシステムは、乳児から高齢者までの集団の独特のニーズやコンプライアンスの課題に対応するために特別に設計された調整可能な設定と柔軟な構成を提供します。
制御
視線パフォーマンスの最小要件を定義したり、キャリブレーションプロセスを指定したり、すべてのタスクと試行にわたって正確な管理ルールを設定したりすることで、実験プロセスに全面的な権限を与えます。
収集データ
Labvancedは、ウェブカメラベースの視線追跡出力の広範な範囲を提供しており、研究の要求する詳細のレベルを正確にキャプチャすることを容易にします。正確な視線座標から豊富な注視メトリクス、試行レベルの診断まで、参加者が視覚刺激にどのように関与してい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
視線の位置座標（XおよびY）は、タスク全体でキャプチャ可能で、特定のAOIや興味の領域のために特別にデータを記録するようにさらに調整できます。これは、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と組み合わされ、測定中に目がどれだけ開いていたかの尺度を示します。
これはまた、研究に埋め込まれたライブの外部ウェブサイト上の要素にも及びます。ウェブサイトの視線追跡がどのように機能するかについては、Labvanced Web Bridgeを参照してください。
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
視線座標を超えてデータを収集したい研究のために、注視ベースのデータ収集もオプションとして提供され、主要なメトリクスには以下が含まれます:
- 注視の数
- 最初の注視までの時間
- 注視の持続時間
より試行特有の視線データ
Labvancedのウェブカメラベースの視線追跡は、視線座標を超える豊富な試行特有の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注視、さらにキャリブレーションエラーなどの診断メトリクスにアクセスできます。この追加の詳細レイヤーにより、データの質を評価し、参加者の視聴行動をより信頼をもって解釈することが容易になり、この情報を使用し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、あなたの仕様に応じた分析可能な形式でエクスポートできます。
詳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べきかを正確に指定するオプションを提供します。
- 視線追跡のキャリブレーションは、研究者が視線追跡システムに積極的に関与する唯一の部分です。
- 研究ごとに要件が異なるため、キャリブレーション手順のために多くの設定が調整可能です。
- 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。
- バーチャルチンレストの強度や再キャリブレーション設定など、他の調整も考慮する価値があります。
精度のベンチマーキング
Labvancedのウェブカメラによる視線追跡は、次に良い競合と比べて2〜3倍の精度を持っており、すべての視線追跡研究の80％以上が我々のシステムで可能です。Labvancedは、研究グレードの（査読済み）科学出版物を持つ唯一のウェブカメラ視線追跡ソリューションを提供します。
オンライン参加者による検証（視線追跡 2.0）
- 視線追跡 2.0では、中央値のオンライン参加者は、2分間のキャリブレーションの後、自分のコンピュータと部屋で1.8視覚度の精度に達します。
- 長いキャリブレーションと非常に厳しいスクリーニングにより、中央値の精度は約1.4視覚度に達します。
- 検証は約500人のProlific参加者に基づいており、匿名化されたデータが公開されています。
- 完全な報告書は、我々のLab Noteで読むことができます: Labvanced Eye Tracking 2.0: 正確なウェブカメラ視線追跡による全てのオンライン研究。
ハードウェアベースの視線追跡との比較による検証
- ラボでは、我々のウェブカメラを使用した視線追跡システムの第一世代は、約1.2〜1.4視覚度の精度を達成しました。
- EyeLink 1000ハードウェア視線追跡システムとの比較研究は、0.9以上のピアソン相関を示します。
- 自然なシーンの視覚分析は、Labvancedの予測がEyeLinkとの実際の真実にどれほど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視線追跡精度は、EyeLink 1000システムよりも約0.5°低かったです。
- 中心に表示された刺激に対して精度はさらに向上しました。
- 精度は一貫しており、時間の経過とともに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視覚度の精度が報告されており、我々のシステムが他のどのシステムよりも約3倍精度が高いことを示しています。
Labvancedウェブカメラ視線追跡とWebGazerの比較
通常、ウェブカメラによる視線追跡はWebGazerと同義になっています。Labvancedの視線追跡は、視線の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ます。以下の表をざっと見ても、これらの2つの視線追跡ツールのパフォーマンスの違いが明らかです：
| メトリクス | WebGazer | Labvanced |
|---|---|---|
| 精度 | 4.17視覚度 | 1.3視覚度 |
| 主な技術 | リッジ回帰 | 事前訓練CNN |
| リリース年 | 2016 | 2022 |
| 出版物 | IJCAI（会議論文） | BRM（ジャーナル論文） |
| 注視検出器 | なし / ノイズが多すぎる | はい、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、そのウェブカメラ視線追跡にWebGazerを使用しています。視線追跡を超えた2つのプラットフォームの違いについては、完全なLabvanced vs Gorilla比較を参照してください。
科学的影響：査読文学におけるLabvanced
他の人々はLabvancedのウェブカメラ視線追跡をどのように研究で使用しているのでしょうか？以下はいくつかの例です：
このランダム化比較試験では、研究者がLabvancedのウェブカメラベースの視線追跡を利用して、薬剤師がAIの意思決定支援と相互作用する際に視覚的注意がどのように移動するかを明らかにしました。薬の確認作業中に視線をリモートでキャプチャすることで、研究者は、不確実性があってもAIのアドバイスが認知処理をどのように再形成するか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：ランダム化比較試験。 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視線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際に視線データを収集しました。異なる都市のシーンの特徴に対する参加者の視線行動を追跡することで、研究者は視覚的注意を構築された要素と自然な要素の感情的評価に関連付けることができました。Labvancedの使用により、これをオンラインでスケールで行い、専門のラボハードウェアを必要とせずに詳細な視線動きの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から細への分析。 Journal of Environmental Psychology, 96, 102337.
この多方法研究では、著者は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コンテンツにどのように視覚的に関与するかを測定しました。異なるフォロワー数を持つインフルエンサーのInstagramプロフィールを地域的興味として参加者が見ている間に視線行動を追跡することで、著者は注意パターンが認識されたつながりやエンゲージメントにどのように関連す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の発見：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促進する方法。 Journal of Marketing, 87(3), 383-405.
インタラクティブデモ
ライブメトリクス
この簡単な視線タスクのデモでは、興味ゾーン（AoIs）として2つの画像に対して複数の視線追跡機能が示されています：滞在時間、最初の注視までの時間、注視回数、および平均注視時間。注意：この研究は5分間のキャリブレーション（中程度に緩やかなチンレスト制約）で始まり、インポート時にさらに編集できます。
優先的注視パラダイム
この研究は、優先的注視パラダイムを使用して幼児の視覚的注意を調査し、その研究のテンプレートとしてさらに使用することができます。参加者は、画像または動画を並べて視聴しながら、視線のパターン、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ます。
ポリゴンAOIによる顔の認知
ポリゴン形状が目と口をAOIとしてマークし、各領域の滞在時間、注視数、平均注視時間がリアルタイムで更新されます。イベントが視線追跡データを記録し、オブジェクトがユニークなAOIを定義する方法を確認してください。
ヘッドトラッキング
このデモでは、スライダーを動かすために異なる頭の位置を試すことができ、これらは数値の視覚化として機能します。ヘッドトラッキングは通常、視線追跡の補足または代替手段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、データプライバシーとセキュリティを非常に重要視しています。 これは以下のポイントで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、目のデータに対して真のプライバシーを保証します。
- 保存されるのは視線位置と注視時間のみで、これは完全に匿名の数値データです。
- 外部セキュリティ監査（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ものであり、欧州連合内、または欧州の法域内にのみ存在します。
- ご要望に応じて、技術的および組織的な措置（ToM）およびデータ処理契約（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（PGP）され、データは暗号化された形式でのみサーバーに保存されます。
ドキュメンテーション
ウェブカメラ視線追跡ガイド
Labvancedでウェブカメラ視線追跡研究を設定、キャリブレーション、および実行するための完全な文書ハブ。
キャリブレーション設定の選択
データ品質と参加者の遵守をバランスさせるために、キャリブレーションの長さ、タイプ、および制約を選択する方法。
タスクにおける視線追跡の設定
Labvancedで信頼性のある視線データをキャプチャするタスクを設計し、視線追跡を有効にする手順の概要。
さらなる読み物
感情検出
顔の表情を連続的な快・不快および唸りのスコアに分類します。
心拍数検出 (rPPG)
参加者のウェブカメラフィードから1分あたりの拍動を推定します。
機能概要
実験の構築からデータのエクスポートまで、Labvancedのプラットフォーム機能の全範囲を一元的に確認できます。
テキストセグメンテーション
この同じ視線エンジンに基づいた読書研究のための自動的な単語毎のAOI。
Labvancedのウェブカメラ視線追跡に関する一般的な質問
Labvancedのウェブカメラ視線追跡はWebGazerと同じですか？
目の追跡中に私のウェブカメラのビデオは記録されたり、どこかに送信されたりしますか？
視線追跡に加えてウェブカメラで記録できる他の生理データはありますか？
実現可能性チェック
より多く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知らせください。私たちはあなたの研究について聞くことを喜んでおり、プラットフォームに関する疑問にお答えし、プロジェクトの実現可能性について話し合うことを楽しみにしています。
