Выпускная квалификационная работа Видео анализ внимания человека посредством web-камеры (стр. 4 )

       Наша система использует собственную интерактивную калибровку, которая начинает формироваться, во время просмотра видео (Рисунок 18).

        Механизм калибровки работает следующим образом: положение глаз человека сопоставляется с активным движением в центре экрана, соответственно мы точно согласовываем координат центра монитора и центра зрачка.

Рисунок 18.  Интерактивная калибровка взгляда по видеоизображению

3.2 Классификация направления взгляда

       Направление взгляда высчитывается относительно центра экрана в декартовой системе координат. На экране начинается видео, где первые 16 кадров мы интерактивно калибруем взгляд и собираем координаты центра глаза, высчитывая их среднее значение.

, где () – рассчитанные координаты.

       Затем, каждый два кадра собираем точные координат центра зрачка и относительно полученного среднего значение устанавливается 4 возможных направления взгляда (Рисунок 19):

1. Top right corner, если

2. Top left corner, если

3. Bottom right corner, если

4. Bottom left corner, если  

Рисунок 19. Вывод результатов работы алгоритма

4. Сравнительный анализ

       Проведен обзор доступной информации о компания, предоставляющих услуги отслеживания взгляда, с помощью обычных камер [12]. Для сравнения были выбраны три программных обеспечения, где главными критериями оценки являются: точность отслеживания, гибкость и устойчивость к изменениям.

4.1 Обзор аналогов системы

1. WebGazer. js

       Идея WebGazer. js достаточно проста - три исследователя из американского университета Браун создали библиотеку JavaScript, которая может работать в режиме реального времени на любом браузере и использовать стандартную веб-камеру для веб-аналитики [15].

       С помощью стандартной камеры, встроенной в компьютер, мы можем следить за вниманием пользователя во время просмотра веб-страниц без явной калибровки. Программное обеспечение использует обнаружение лица, чтобы в последующем найти глаза пользователя.

       Происходит калибровка в интерактивном режиме. Изображение преобразуется в черно-белое, для того чтобы отличить радужную оболочку глаз от склеры. Затем WebGazer тренирует модуль, который отображает положение глаз пользователя с движением мыши. Идея калибровки заключается в том, что пользователь получает задание нажать щелчком мыши на несколько мест в пределах экрана, целенаправленно гладя на курсор.

       Команда разработчиков провели эксперименты для проверки системы (Рисунок 20). Эксперименты показали, что WebGazer. js может выводить местоположение взгляда с точностью в пределах от 100 до 200 пикселей экрана, что в большинстве случаев достаточно для выяснения того, что пользователь смотрит на веб-странице. Концепция программного обеспечение проста, но возможности огромны.

 

Рисунок 20. Процесс работы WebGazer. js

2. Xlabs

       Программное обеспечение Xlabs обеспечивает непрерывное отслеживание в режиме реального времени движения вашей головы, глаз и взгляда не ограничивая естественные движения человека [16]. Система не требует никакого специального аппаратного обеспечения, необходима только веб-камера.

       Это не просто программа для сбора маркетинговой информации, а инструмент взаимодействия с компьютером. Система может работать с веб-страницами и позволяет участвовать в онлайн-тестировании юзабилити, а также использует новые способы взаимодействия с контентом сайта, игры и управление вашим компьютером. В дополнение к отслеживанию взгляда, программное обеспечение также обеспечивает отслеживание положения головы, захват жестов и многие другие функции.

       Система Xlabs состоит из двух частей, где первая часть это программное обеспечение клиента, которое должно быть установлено на компьютере и расширение браузера. Вся обработка выполняется на своем компьютере. Это гарантирует, что изображения остаются частными.

       Программу протестировали на участниках (Рисунок 21), имеющих широкий диапазон возвратов и этнической принадлежности. Количественная оценка точности данной системы показала, что в реалистичных условиях и хорошо освященной среде прогнозы наблюдения за взглядом верно достигнуты. Точность прогнозирования взгляда базируется в пределах от 90 до 225 пикселей.  Камеры с низким разрешением 640*480 не оказывают существенного влияния на результаты, это показывает, что никое разрешение камеры подходит для точного наблюдения за взглядом

 

Рисунок 21. Процесс работы Xlabs.

3. GazeRecorder

       GazeRecorder представляет собой легкую и надежную программу, которая может помочь отследить движение глаз быстрым образом [11]. Это программное обеспечение позволяет записывать и анализировать, куда люди направляют свой взгляд на экране компьютера с помощью обычных веб-камер (Рисунок 22).

       Несколько современных алгоритмов позволяют идентифицировать ключевые части лица, радужную оболочку глаза и движение в трехмерном пространстве, что позволяет обеспечивать наиболее точные результаты отслеживания даже при перемещении людей, изменении освящения или частичном лице. 

       После проведенного разработчиками эксперимента результаты показали следующие данные: Испытания проводились на 17 дюймовом мониторе с разрешением изображения 640*480 пикселей. Человек сидел приблизительно в 50 сантиметрах от монитора. Результаты испытаний показали, что среднее отклонение точности по отношению к монитору изменяется от 50 до 100 пикселей. 

 

Рисунок 22. Процесс работы GazeRecorder.

4.2 Статистические данные

       По результатам анализа трех программных обеспечений можно сделать следующий вывод:

Точность отслеживания	Устойчивость к изменению света	Гибкость	Влияние калибровки
GazeRecorder	93 %	Yes	Yes	+
WebGazer	87 %	Yes	Yes	-
Our Program	86%	Yes	Yes	-
Xlabs	86 %	No	Yes	+

Таблица 2.  В данной таблице представленны статистичекие данные работы                 рассмотренных алгоритмов.

                                               

Области применения Eye-Tracking системы

Исследования в астомобильной индустрии

Eye-Tracking активно используется для сбора и анализа информации о действиях человека при оперировании различными техническими устройствами, такими как автомобили, самолеты и прочие, с целью последующего выявления и изучения аспектов, вызывающих наибольшие трудности при управлении или представляющих угрозу безопасности [10].

       Ведущие автомобильные бренды в скором времени планируют оснащать свои автомобили системой eye-tracking, которая сможет отслеживать внимательность водителя (Рисунок 23). Мы можем использовать нашу систему для отслеживания опасного поведения водителя за рулем. Как только найденная область головы пропадает из вида камеры, можно устаносить, что находящийся за рулем человек отвлекается на посоторонние предметы и отводит свой взгляд, что свидетельствует о снижении внимательности водителя.

Рисунок 23. Процесс отслеживания внимания водителя

Маркетинг и потребительские исследования

Eye-tracking является продуктивным методом, для объективнной оценки внимания потребителей и эффективной коммуникации с маркетинговыми продуктами [17].

Визуальное внимание является сложным и включает в себя как сознательные, так и бессознательные побуждения. При использованеии нашей системы в исследованиях маркетинга, отслеживание глаз может дать важную инфомацию о вовлеченности пользователей, путем зрительного анализа(Рисунок 24). Визуальный анализ поведения позвляет маркетологу определять потенциальные проблемы расположенных материалов до запуска компании.

Когда мы объеденяем визуальные данные о поведении с контекстной информацией, относящейся к рекламе, и демографические данные респондентов. Можно построить богатую картину общего участия зрителского контакта с маркетинговыми продуктами, с точки зрения поведения и основных мнений. Полученные данные помогают лучше понять пользователей и определить какие маркетинговые сообщения работают для зрителей, а какие оставляют их нетронутыми.