Name: アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッド マウント型の目の追跡 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-11-14T13:15:00.000+00:00
Duration: 7 min 9 s
Description: 学ぶヘッドマウント型眼追跡法による幼児の自然行動中の視覚的注意解析。日常活動における子どもの視線動向を記録し、発達研究の新たな知見を提供する。

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この研究は、国立衛生研究所の助成金 R01HD074601 (確報)、T32HD007475-22 (J.I.B.、D.H.A.)、F32HD093280 (L.K.S.); によって賄われていた全米科学財団許可 BCS1523982 (L.B.S.、確報)新興地域研究イニシアチブ - インディアナ大学で学習: 脳、マシン、および子供 (L.B.S.)。著者は、この研究に参加したと数字で使用され、このプロトコルの撮影をすることに合意した子供と親のボランティアをありがとうございます。また、開発と、このプロトコルをホーニングに彼らの支援のため特にスヴェン ・動物、安亭陳スティーブン Elmlinger、セス ・ フォスター、グレース Lisandrelli、シャーリーン テイ計算認知と学習の研究室のメンバーを申し上げます。

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</ol>

著者は、競合または競合する利益があるないことを宣言します。

このプロトコルは、基本理念と幼児および幼児の頭に取り付けられた視線を実装するための実用的な推奨事項を提供します。このプロトコルは、実験室のおもちゃで親幼児無料ゲームのコンテキストで自然な幼児行動に関する研究に基づいていた。社内の視線追跡装置とソフトウェアは、キャリブレーション、データ符号化のため使用されました。それにもかかわらず、このプロトコルは、研究者の子どもと幼児の開発のトピックの様々 な研究にさまざまなヘッド マウント アイトラッ キング システムを使用して一般的に適用されるものです。仕立て、これらの採用このプロトコルの最適な使用は、試験に特有が、一般的なプラクティスが同時の頭に装着をしているアイトラッ キングを含むさまざまなコンテキスト (図 1を参照)、このプロトコルの使用の成功につながっています。両親と幼児7,8,9,10<...

最後の数十年は、幼児と幼児の視覚的注意の開発の研究に関心の高まりを見てきました。この関心は、プライマリばかりで他の認知機能を評価するためには、独自の権利で乳児の視覚的注意に関する研究に進化するいると時間の測定の使用から大きい部分で茎しています。乳児と幼児の視覚的注意の現代調査は主にアイ ・ トラッキング タスクの画面の中に眼球運動を測定します。幼児は、静止画像やイベントのプレゼンテーション中に目の動きを監視しながら椅子またはスクリーンの前に親のひざに座っています。このようなタスクは、自然な視覚的注意と能動的探索 - 子供の自然な視覚環境を生成手段の動的な性質をキャプチャするただし、失敗します。
乳児や幼児は、彼らの手、頭、目とオブジェクト、人々、および前後にスペースを探検するボディを移動アクティブな生き物です。体形態、運動技能と行動 - クロール、ウォーキング、社会的パートナーとの魅力的なオブジェクトを拾って - の各の新しい開発は初期の視覚環境の変化を伴います。幼児が何彼らが参照してください決定します、彼らが参照してください彼らは視覚的にガイド付きのアクションで何の提供していますので視覚的注意の自然な開発を勉強して最高で行われます自然現象1のコンテキスト。
ヘッド マウントの目追跡システム (ETs) が発明・大人のための十年2,3の使用します。最近技術の進歩したアイトラッ キング技術のヘッド マウント乳幼児に適した。参加者には 2 台の軽量カメラ頭、参加者の最初の人の視点をキャプチャするシーンのカメラが外側に直面していると目の画像をキャプチャに内側に直面して目カメラが備わっています。校正手順は、視覚的に出席されていた情景画像の対応するピクセルに目の画像で瞳孔や角膜反射 (CR) の変化する位置をできるだけ正確にマップするアルゴリズムにトレーニング データを提供します。このメソッドの目的は、自由に両方、幼児や乳児のアクティブな視覚探索それら環境の幼児の動きとして自然な視覚環境をキャプチャすることです。このようなデータは、視覚的注意についてだけでなく、知覚、認知、および社会開発4,5,6,7,8の広い範囲についての質問に答えるのに役立ちます。これらの技術の使用を変えた共同注意7,8,9, 持続的注意10年齢と運動機能発達4視覚の経験を変更することの理解,6,11と単語学習12視覚経験の役割。本指針および乳幼児を持つヘッド マウント アイトラッ キング実験を行うための実用的な推奨事項を提供し、自然にヘッド マウント型視線から生成できるデータの種類を示しています幼児のためのコンテキスト: 親と玩具プレイを自由に流れます。

<table><tbody><tr><td>ヘッドマウントアイトラッカー</td>、<td>Pupil Labs、</td><td>World Camera、Eye Camera</td><td></td></tr></tbody></table>

アクションの視線: 自然主義的な行動の中に子供の動的視覚的注意のヘッド マウント型の目の追跡

Gaze in Action: Head-mounted Eye Tracking of Children's Dynamic Visual Attention During Naturalistic Behavior

幼児の視覚環境は動的な子供たちが物理的、視覚的に空間とオブジェクトを探索し、周りの人々 との対話で瞬間瞬間を変更します。頭に取り付けられた視線は、子どもの動的自己中心的なビューとそれらのビュー内の視覚的注意を割り当てる彼らどのようにキャプチャするユニークな機会を提供しています。このプロトコルは、基本理念と研究室でより自然主義的な設定ヘッド マウント目トラッカーを使用して研究者の実用的な推奨事項を提供します。ヘッド マウント型視線より携帯性と画面の視線と比較して頭と体の動きの自由をもっと生態学上有効なコンテキストでのデータ収集のための機会を高めることによって他の実験方法を補完します。このプロトコルは、モーショントラッ キングや心拍監視、自然な動作、学習、および以前より開発を調べるため高密度マルチ モーダルなデータセットを提供するなど、他のテクノロジと統合できます。本稿は、幼児のための 1 つの自然な文脈で視覚的注意を調査するように設計研究では頭部装着視線から生成されるデータの種類を示しています: 親と玩具プレイを自由に流れます。このプロトコルの使用の成功は、視覚的注意についてだけでなく、他の知覚・認知・社会的スキルとその開発の広い範囲についての質問に答えるためのデータを収集する研究者になります。

ここで説明する方法は、幼児とその親との間の自由に流れるグッズ プレイ コンテキストに適用されました。研究は、雑然とした環境で自然な視覚的注意を調査するため設計されました。母子は、6 分間 24 おもちゃのセットを自由に指示されました。発症を符号化することによる幼児の視覚的注意を測定し、特定のオフセットに見える各 ROI に興味 (ROIs)--24 おもちゃや親の顔と期間との割合を分析してそれぞれの地域。結果は、図 5に視覚化されます。
図 5Aは 2 つの 18 ヶ月歳の子供のためサンプル ストリームに投資収益率を示しています。ストリームで各色のブロックは、子供が見て特定投資収益率連続フレームを表します。得られた視線データは、自然な視覚的注意の興味深いプロパティの数を示します。
<p cla...

幼児ない受動的、世界を観察が、むしろ積極的に探索を行い環境に従事。このプロトコルは、原則の自然な動作のコンテキストで乳児を記録する目のヘッド マウント型トラッカーと幼児の動的なビジュアル環境と視覚的注意を用いた実用的な推奨事項を提供します。

Young children's visual environments are dynamic, changing moment-by-moment as children physically and visually explore spaces and objects and interact ...

この方法は、研究者が幼い子供の視点から世界がどのように見えるか、そして彼らがその見解の中でどのように本当の注意を割り当てたのかを理解するのに役立ちます。行動科学で広く使用されているスクリーンベースのアイトラッキングと比較して、ヘッドマウントアイトラッキングは、おもちゃの遊びや絵本の読書のような日常的な活動中に子供たちがどこを見ているかを監視することができます。この手順のデモンストレーションは、大学院生のカタリナ・スアレス・リベラとヤユン・ザン、ラボマネージャーのダニエル・ピアシーです。実験を開始する前に、カスタムメイドの幼児用キャップを使用するようにシステムを変更します。位置決めの観点から調整可能で、対象の研究課題に対応するのに適切な視野を捉えるのに十分な広い角度を持つシーンカメラを選択します。位置決めの面で調節可能で、子供の眼の角膜がこの光を反射するような方法で配置された赤外線LEDを有する眼球カメラを選択する。アイトラッキングシステムは、幼い子供たちが機器の着用を許容する最大のチャンスを提供するために、可能な限り控えめで軽量でなければなりません。次に、フックとループストラップの反対側に取り付けられたフックとループストラップにシーンとアイカメラを取り付け、子供サイズのキャップに縫い付け、システムをキャップに埋め込み、カメラを子供の視界の中心から外れるように配置します。アイトラッキングデータ収集の場合、2人の研究者が出席し、1人は子どもと対話し、占有し、もう1人はアイトラッキングシステムを配置して配置します。子供が動いたり、アイトラッキングシステムをつかむために手を伸ばさないように、子供の手を占める活動に完全に子供を従事させ、そして、子供の頭の上にアイトラッキングシステムを置きます。額の上にシーンカメラを低く置いて、子供の視野に最も近似し、シーンカメラビューを、研究中に子供が見ているものを中心にします。高品質の視線データを得るために、目のカメラを配置して、目の全範囲の動きを通して頬やまつげの閉塞のない瞳孔と角膜反射の両方を検出します。このプロトコルの最もトリッキーな部分は、子供の頭の上に機器を配置し、子供を動揺させることなくカメラを調整することです。スピード、自信、そして練習は不可欠です。シーンと目の画像が得られる限り高品質になったら、キャリブレーションデータを収集するために、視野の異なる場所に子供の注意を引きます。キャリブレーション中の子供の体の位置が、研究中に使用される位置と一致することに注意してください。すべてのキャリブレーションポイントが取得されたら、アイトラッキングデータの収集を開始します。アイトラッキングシステムがぶつかったりずれたり、ずれたりする点に注意し、必要に応じて再キャリブレーションを可能にし、ミスアライメントの前後にデータを別々にコーディングできるようにします。調査の最後にアイトラッキングデータを校正するには、適切なキャリブレーションソフトウェアプログラムを開き、キャリブレーションソフトウェア内のさまざまな検出パラメータの閾値を調整して、良好な目の画像を得ます。キャリブレーションの最初のラウンド中に、子供が明らかにシーン画像の異なるポイントを見ている瞬間にキャリブレーションポイントを識別し、これらはデータ収集中に研究者によって意図的に作成されたポイント、または視線のポイントが容易に識別できる研究内のポイントであり、それらのフレームに対して瞳孔が正確に検出される限り、点を特定できることを念頭に置きます。一連のキャリブレーションポイントを作成して、シーンと目のマッピングを確立します。調査中にアイトラッキングシステムが任意の時点で位置を変更した場合は、位置の変更前と後の部分に対して別々のキャリブレーションを作成します。対象地域をコーディングするには、調査の質問に基づいてコード化する必要のあるすべての対象地域のリストをコンパイルし、子供の目の画像、シーンイメージ、および視線トラックのポイントを使用して、どの関心領域が視覚的に参加しているかを判断します。フレームを 1 つずつスクロールして、関心領域が変化した可能性のある主要な手掛かりとして、目の画像内の瞳孔の瞬間を見ます。目の目に見える動きが起こったときに、子供が視線のポイントを新しい関心領域にシフトしているのか、または定義された関心領域に移していないのかを確認します。対象領域はフレームごとに個別にコーディングされますが、フレームの前後のフレームを使用して、適切な対象領域を決定するのに役立つコンテキスト情報を取得します。ここでは、2つの18ヶ月の子供のための関心のあるストリームのサンプル領域が示されています。各色付きブロックは、子が特定の関心領域を見た連続フレームを表します。子供たちは、各子供が興味のあるおもちゃの領域のそれぞれを見て費やした相互作用の割合の違いによって証明されるように、おもちゃの異なるサブセットのための選択性の個々の違いを示しました。両方の子供がすべてのおもちゃを見て費やした時間の総割合はやや似ていましたが、個々のおもちゃに費やされる時間の割合は、被験者の内外で大きく異なっていました。さらに、これらの見た目の割合がどのように達成されたかも異なり、チャイルド2の平均的な見た目の持続時間はチャイルドワンのほぼ2倍でした。これらのデータによって示されたもう一つの特性は、両方の子供がセッション中に両親の顔を見ることはめったになく、そうしたとき、各視線の持続時間は通常1秒未満であったということです。研究者は、子供とそのソーシャルパートナーにヘッドマウントアイトラッカーを同時に配置し、この手順をモーショントラッキングや心拍数監視などの技術と統合して、さまざまな質問に答えるための高密度のマルチモーダルデータセットを提供することができます。これらの技術の使用は、関節と持続的な注意、年齢と運動の発達との視覚的経験の変化、および単語学習における視覚的経験の役割を含む、発達文学の多くのトピックの理解を変えました。このプロトコルは、人工内耳を持つ小児および自閉症スペクトラム障害と診断された小児を含む臨床集団でうまく採用されている。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

コンピュータゲームベースの認知課題中に高密度脳波および視線データを記録するための手順が説明されています。認知課題を提示するビデオゲームを使用すると、実験的なコントロールを犠牲にすることなく、生態学的妥当性を高めます。...

組み合わせてコンピュータゲームベースの高密度脳波や赤外線視線追跡と行動実験

アイトラッキングは、長い間一般的に、開発個人の視線パターンを研究するために使用されてきたが、最近の技術の進歩は、自閉症を含む臨床集団、での使用がより実現可能にしました。自閉症のアイトラッキング子供たちは初期症状の症状への洞察を提供することができますが、それは方法論的課題が含まれます。ベストプラクティスの提案が提供されています。...

自閉症幼児を追跡する目

特定の視覚モダリティに反応した反射的な眼球運動に基づく視覚情報処理の品質を定量化する方法が説明されています。反応時間と固定出力パラメータは、生後6か月以降の視覚障害のある子供とない子供の視覚パフォーマンスを特徴付けるために使用されます。...

アイトラッキングを使用した子どもたちに視覚情報処理を定量化する方法

現在の記事のレビュー言語理解研究の目追跡の方法論。信頼性の高いデータを取得するには、プロトコルの主要な手順に従わなければなりません。これらの中で、目の追跡者 (例えば目と頭の画像の品質の良い)...

視覚的に位置の言語理解の中に目の追跡: 柔軟性の視覚的文脈の発見の効果の制限

これは 3 名の参加者で見る社会映像シーンの最初の瞬間に目追跡データの定性的比較事例分析: 自閉症スペクトラム障害併存注意欠陥多動障害の 1 つ、1 つ 1...

動画の社会制御の高機能 ASD の併発 ADHD 児の目追跡データを比較します。

優遇的なパラダイムを用いてのアイトラッキング研究は、乳児の外見世界に対する新たな理解と注意を研究するために使用することができる。...

アイトラッキングと優遇的見た目のパラダイムを用いた視覚言語に対する幼児の感受性の探求

マルチモーダルセンサーの使用は、教育の設定における社会的相互作用の役割を理解する有望な方法です。本論文では、モバイルアイトラッカーを用いて共振ダイアドから関節視覚的注意を捉える方法論について述べている。...

モバイルアイトラッカーを用いた関節視覚注意を捉える方法論

学習プロセスに従事する成人(18歳から70歳)の行動分析のためのプロトコルを提示し、自主学習(SRL)のために設計されたタスクを行います。参加者、大学の教師、学生、経験大学の成人をアイトラッキングデバイスで監視し、データマイニング技術でデータを分析しました。...

学習過程に従事する成人の行動分析に使用されるアイトラッキング技術とデータマイニング技術

アイトラッキングは、情報処理をプローブするための非侵襲的な方法です。この記事では、アイトラッキングを使用して、短時間パイロットのフライトシミュレーション緊急タスク中の視線行動を研究する方法について説明します(つまり、&lt;350飛行時間)。...

複雑な航空タスク中のアイトラッキングによる情報処理への洞察

この研究では、一次運動皮質、神経navigation、手筋の筋電図活動の登録に対する単パルス経頭蓋磁気刺激を用いて、参加者が行動配列を観察している間にコルチコ脊髄興奮性を探求した。...

行動観察中のコルチコ脊髄興奮性変調

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