본 연구는 그래픽 이미지의 움직임 속도와 움직임 방향 변화에 따라 안구의 시선이동 변화를 추적하여 주의유인정도가 있는지를 알아본 연구이다. 실험설계는 움직임 속성별로, 속도(4개), 방향(수평 2개, 수직 2개, 대각선 4개) 각각에 대해서 움직임 요인(n)에 대한 분석을 실시하였다. 종속변수는 주시시작시간, 주시지속시간, 전체주시시간, 시선이동거리로 설정하였다. 그래픽 이미지의 움직임 속도 변화는 시선이동으로 알아본 주의 정도가 전혀 유의미하지 않았다. 좌우 이동에서는 좌에서 우로의 움직임이, 상하 이동에서는 아래에서 위로의 움직임이 주의 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 대각선 이동에서는 속도 변화와 마찬가지로 유의미한 차이가 없었다.
Numerous scholars have explored the modeling, control, and optimization of energy systems in buildings, offering new insights about technology and environments that can advance industry innovation. Eye trackers deliver objective eye-gaze data about visual and attentional processes. Due to its flexibility, accuracy, and efficiency in research, eye tracking has a control scheme that makes measuring rapid eye movement in three-dimensional space possible (e.g., virtual reality, augmented reality). Because eye movement is an effective modality for digital interaction with a virtual environment, tracking how users scan a visual field and fix on various digital objects can help designers optimize building environments and materials. Although several scholars have conducted Virtual Reality studies in three-dimensional space, scholars have not agreed on a consistent way to analyze eye tracking data. We conducted eye tracking experiments using objects in three-dimensional space to find an objective way to process quantitative visual data. By applying a 12 × 12 grid framework for eye tracking analysis, we investigated how people gazed at objects in a virtual space wearing a headmounted display. The findings provide an empirical base for a standardized protocol for analyzing eye tracking data in the context of virtual environments.
This research centers on the Taiwan Eye-Movement Corpus of Spanish (TECS), a specially created corpus comprising eye-tracking data from Chinese-speaking learners of Spanish as a third language in Taiwan. Its primary purpose is to explore the broad utility of TECS in understanding language learning processes, particularly the initial stages of language learning. Constructing this corpus involves gathering data on eye-tracking, reading comprehension, and language proficiency to develop a machine-learning model that predicts learner behaviors, and subsequently undergoes a predictability test for validation. The focus is on examining attention in input processing and their relationship to language learning outcomes. The TECS eye-tracking data consists of indicators derived from eye movement recordings while reading Spanish sentences with temporal references. These indicators are obtained from eye movement experiments focusing on tense verbal inflections and temporal adverbs. Chinese expresses tense using aspect markers, lexical references, and contextual cues, differing significantly from inflectional languages like Spanish. Chinese-speaking learners of Spanish face particular challenges in learning verbal morphology and tenses. The data from eye movement experiments were structured into feature vectors, with learner behaviors serving as class labels. After categorizing the collected data, we used two types of machine learning methods for classification and regression: Random Forests and the k-nearest neighbors algorithm (KNN). By leveraging these algorithms, we predicted learner behaviors and conducted performance evaluations to enhance our understanding of the nexus between learner behaviors and language learning process. Future research may further enrich TECS by gathering data from subsequent eye-movement experiments, specifically targeting various Spanish tenses and temporal lexical references during text reading. These endeavors promise to broaden and refine the corpus, advancing our understanding of language processing.
Objective: This study aims to examine domestic literature on eye-tracking in the design area, and to present new eye-tracking application directions. Background: Eye-tracking was introduced in the experimental psychology field for the first time in the 1950s. Eye-tracking has high utilization values in the design application area because eye-tracking can accumulate data on what people see, providing the quantitative values on eye movement. Method: This study examined the papers published in domestic journals, as well as the papers presented in conferences from 2000 to 2016 through DBPIA. Results: Although the use of eye-tracking technology was slightly meager in the product design area, it has been actively used for the evaluation analyses of preference and attention in architecture/public design. Eye-tracking also presented a method to design advertisement that is helpful to advertisement effect measurement, and product salesin the advertisement design area. Since detail psychological analysis is possible, the application of eye-tracking in the studies related with user interface has been active. Conclusion: The eye-tracking technology is projected to be actively used as a new interface means, such as in helping in disabled people's communication and in device control, in addition to conventional application areas. Application: This study would be of help to find future research areas of eye-tracking.
Deep Learning has become the most important technology in the field of artificial intelligence machine learning, with its high performance overwhelming existing methods in various applications. In this paper, an interactive window service based on object recognition technology is proposed. The main goal is to implement an object recognition technology using this deep learning technology to remove the existing eye tracking technology, which requires users to wear eye tracking devices themselves, and to implement an eye tracking technology that uses only usual cameras to track users' eye. We design an interactive system based on efficient eye detection and pupil tracking method that can verify the user's eye movement. To estimate the view-direction of user's eye, we initialize to make the reference (origin) coordinate. Then the view direction is estimated from the extracted eye pupils from the origin coordinate. Also, we propose a blink detection technique based on the eye apply ratio (EAR). With the extracted view direction and eye action, we provide some augmented information of interest without the existing complex and expensive eye-tracking systems with various service topics and situations. For verification, the user guiding service is implemented as a proto-type model with the school map to inform the location information of the desired location or building.
This paper describes preliminary results we have obtained in developing a computer vision system based on active IR illumination for real time gaze tracking for interactive graphic display. Unlike most of the existing gaze tracking techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process fur each person, our gaze tracker can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using the Generalized Regression Neural Networks (GRNN). With GRNN, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by preliminary experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
Eye movement dysfunction has been found in large numbers of schizophrenia patients and their first-degree relatives and can be studied without the interference of deficits in attention, motivation, clinical status and medication effects with relatively easy method. Eye movement dysfunction has been proposed as a useful way of expanding the schizophrenia phenotype in genetic studies. I review the literature on eye movement dysfunction with respect to syndrome and familial specificity and the quantitative assessment of eye tracking. I hope that the etiology and the pathophysiology of schizophrenia can be clarified through this eye movement study.
본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였고 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90%, 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
In this study, an eye-tracking program that can confirm a design cognition process was developed for the purpose of presenting strategic methods to create fashion images, and the program was used to identify what effects fashion models' external characteristics have on the cognition of design. The data for analysis were collected through an eyemovement tracking experiment and a survey, with the focus on the research problem that differences in models' external uniformity will lead to differences in the eye movement for perceiving models and design as well as the image sensibility. The results of the analysis are as follows. First, it was confirmed that the uniformity of model types and the simplicity/complexity of design led to differences in the eye movement directed at design and models and the gaze ratio. Consequently, it is deemed that models should be selected in consideration of the characteristics of design and the intention of planning when creating fashion images. Second, it was found that in terms of the cognition of design, external conditions of models affect design sensibility. A change in models led to a subtle difference in sensibility cognition even when the design condition did not change. Thus, not only the design but also model attributes are factors that should be considered important in fashion planning.
Kim, Song-Yi;Noh, Sue-Jin;Kim, Jin-Man;Whang, Min-Cheol;Lee, Eui-Chul
대한인간공학회지
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제31권4호
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pp.601-607
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2012
Objective: The aim of this study is to classify between intentional and natural blinks in vision based eye tracking system. Through implementing the classification method, we expect that the great eye tracking method will be designed which will perform well both navigation and selection interactions. Background: Currently, eye tracking is widely used in order to increase immersion and interest of user by supporting natural user interface. Even though conventional eye tracking system is well focused on navigation interaction by tracking pupil movement, there is no breakthrough selection interaction method. Method: To determine classification threshold between intentional and natural blinks, we performed experiment by capturing eye images including intentional and natural blinks from 12 subjects. By analyzing successive eye images, two features such as eye closed duration and pupil size variation after eye open were collected. Then, the classification threshold was determined by performing SVM(Support Vector Machine) training. Results: Experimental results showed that the average detection accuracy of intentional blinks was 97.4% in wearable eye tracking system environments. Also, the detecting accuracy in non-wearable camera environment was 92.9% on the basis of the above used SVM classifier. Conclusion: By combining two features using SVM, we could implement the accurate selection interaction method in vision based eye tracking system. Application: The results of this research might help to improve efficiency and usability of vision based eye tracking method by supporting reliable selection interaction scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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