L’objectif du protocole est de détailler Comment collecter des données vidéo à utiliser en laboratoire; Comment enregistrer les données de suivi oculaire des participants qui regardent les données et comment analyser efficacement le contenu des vidéos qu’ils cherchaient à utiliser une technique d’apprentissage automatique.
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Article de méthode
Combiner les données de suivi des yeux avec une analyse du contenu vidéo à partir de Free-visualisation d’une vidéo d’une promenade dans un environnement de parc urbain
Dans cet article
Résumé
Résumé
Comme les individus vivent de plus en plus dans les villes, les méthodes pour étudier leurs mouvements quotidiens et les données qui peuvent être collectées devient important et précieux. L’informatique de suivi des yeux est connue pour se connecter à une gamme de sentiments, les conditions de santé, les États mentaux et les actions. Mais parce que la vision est le résultat de mouvements oculaires constants, taquiner ce qui est important de ce qui est le bruit est complexe et les données intensives. En outre, un défi important consiste à contrôler ce que les gens regardent par rapport à ce qui leur est présenté.
Ce qui suit présente une méthodologie pour combiner et analyser le suivi des yeux sur une vidéo d’une scène naturelle et complexe avec une technique d’apprentissage automatique pour analyser le contenu de la vidéo. Dans le protocole, nous nous concentrons sur l’analyse des données à partir de vidéos filmées, comment une vidéo peut être mieux utilisé pour enregistrer les données de suivi oculaire des participants, et surtout comment le contenu de la vidéo peut être analysé et combiné avec les données de suivi des yeux. Nous présentons un bref résumé des résultats et une discussion sur le potentiel de la méthode pour d’autres études dans des environnements complexes.
Introduction
Nos expériences quotidiennes d’environnements urbains ont un impact considérable sur notre santé et notre bien-être. Notre bien-être peut dépendre de la quantité d’espaces verts que nous avons vue et de l’expérience1,2,3, et ces vues peuvent être quantifiées à l’aide de l’équipement de suivi des yeux pour guider la prise de décision sur la conception du parc. Cependant, un problème survient avec le volume des données de suivi des yeux qui est générée et qui rend le sens de ces données. Comme l’équipement pour l’enregistrement des données de regard dans un laboratoire ou un en....
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Protocole
L’approbation éthique de ce projet a été donnée par le numéro d’homologation du Comité d’éthique de l’Université catholique australienne #201500036E. Cela a veillé à ce que tous les participants aient obtenu le consentement éclairé et que tous les participants aient participé volontairement, et que les données des participants demeurent anonymes et confidentielles. En outre, l’approbation a été donnée en raison de la méthode et de l’équipement répondant aux normes australiennes de sécurité.
1. filmer des scènes urbaines qui peuvent être utilisées dans une étude de suivi des yeux
- Utilisez une caméra vidéo numérique de haute qualité....
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Résultats
La figure 1 et la figure 2 montrent le résultat de la prise de toutes les données de suivi oculaire pour l’ensemble de la vidéo sur tous les participants et la production d’une carte de chaleur; C’est l’approche standard disponible dans les progiciels de suivi des yeux. En comparant la figure 1 et la figure 2 , il est possible d’identifier que les participants moyens scannés à gauche.......
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Discussion
Généralement, dans les progiciels standard pour l’analyse des données de suivi oculaire, un vecteur AOI est utilisé. Même pour une seule image fixe, la taille du vecteur ne peut pas être facilement mesurée. En outre, y compris tous les AOIs dans une image et le calcul des quantités relatives d’AOIs est laborieux. Il est presque impossible de le faire manuellement sur une vidéo sans une technique d’apprentissage machine telle que celle décrite. Il s’agit d’une déclaration relativement simple qui déduit une situation de vi.......
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Remerciements
Ce travail a été financé financièrement par la ville de Melbourne et en partie par l’ARC DP 150103135. Nous aimerions remercier Eamonn Fennessy pour son Conseil et son approche collaborative. Avec des remerciements particuliers aux assistants chercheurs Isabelle Janecki et Ethan Chen qui ont également aidé à collecter et à analyser ces données. Toutes les erreurs demeurent les auteurs.
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Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Objectif 12 mm | Objectif Olympus | ||
| Panasonic GH4 ; | Caméra | vidéo | |
| Tobii Studio version (2.1.14) ; ; | Tobii | Software | |
| Tobii x120 eye-tracker de bureau | Tobii | Eye-tracker |
Références
- Patrik, P., Stigsdotter, U. K. The relation between perceived sensory dimensions of urban green space and stress restoration. Landscape and Urban Planning. 94 (3-4), 264-275 (2010).
- Bjørn, G., Patil, G. G.
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Réimpressions et autorisations
