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Behavior

कार्रवाई में टकटकी: सिर पर चढ़कर नेत्र प्राकृतिक व्यवहार के दौरान बच्चों के गतिशील दृश्य ध्यान की ट्रैकिंग

Published: November 14, 2018 doi: 10.3791/58496
Automatic Translation
1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1
1Department of Psychological and Brain Sciences, Indiana University, 2Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, The Ohio State University, 3Department of Psychology, University of California, Riverside

Summary

युवा बच्चों को निष्क्रिय दुनिया का निरीक्षण नहीं है, बल्कि सक्रिय रूप से पता लगाने और अपने पर्यावरण के साथ संलग्न हैं । इस प्रोटोकॉल मार्गदर्शन सिद्धांतों और सिर पर चढ़कर नेत्र trackers के प्रयोग के लिए व्यावहारिक सिफारिशों प्रदान करता है शिशुओं ' और toddlers गतिशील दृश्य वातावरण और प्राकृतिक व्यवहार के संदर्भ में दृश्य ध्यान रिकॉर्ड ।

Abstract

युवा बच्चों के दृश्य वातावरण गतिशील हैं, पल-पल बच्चों के रूप में शारीरिक रूप से बदल रहा है और नेत्रहीन स्थलों और वस्तुओं का पता लगाने और उनके आसपास के लोगों के साथ बातचीत । सिर पर चढ़कर नज़र ट्रैकिंग बच्चों के गतिशील अहंकारपूर्ण विचारों पर कब्जा करने और कैसे वे उन विचारों के भीतर दृश्य ध्यान आवंटित करने के लिए एक अनूठा अवसर प्रदान करता है । इस प्रोटोकॉल मार्गदर्शन सिद्धांतों और शोधकर्ताओं के लिए व्यावहारिक सिफारिशें प्रदान करता है सिर घुड़सवारी दोनों प्रयोगशाला और अधिक प्राकृतिक सेटिंग्स में नेत्र trackers का उपयोग कर । सिर पर चढ़कर आँख ट्रैकिंग स्क्रीन की तुलना में वृद्धि की पोर्टेबिलिटी और सिर और शरीर के आंदोलनों की स्वतंत्रता के माध्यम से अधिक पारिस्थितिकी वैध संदर्भों में डेटा संग्रह के लिए अवसरों को बढ़ाने के द्वारा अन्य प्रयोगात्मक तरीकों पूरक नज़र ट्रैकिंग । इस प्रोटोकॉल को भी अंय प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जैसे गति पर नज़र रखने और हृदय की दर की निगरानी, के लिए एक उच्च घनत्व multimodal डेटासेट प्रदान करने के लिए प्राकृतिक व्यवहार की जांच, सीखने, और पहले से संभव विकास । इस कागज एक अभिभावक के साथ एक प्राकृतिक संदर्भ में दृश्य ध्यान की जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक अध्ययन में सिर पर चढ़कर आँख ट्रैकिंग से उत्पन्न डेटा के प्रकार दिखाता है: मुक्त बहने खिलौना खेलने के लिए. इस प्रोटोकॉल का सफल उपयोग शोधकर्ताओं डेटा है कि न केवल दृश्य ध्यान के बारे में सवालों के जवाब देने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है इकट्ठा करने की अनुमति होगी, लेकिन यह भी अन्य अवधारणात्मक, संज्ञानात्मक, और सामाजिक कौशल और उनके विकास की एक विस्तृत श्रृंखला के बारे में.

Introduction

पिछले कई दशकों शिशु और बच्चा दृश्य ध्यान के विकास का अध्ययन करने में रुचि बढ़ रही है देखा है । यह ब्याज एक प्राथमिक के रूप में देख समय माप के उपयोग से बड़े हिस्से में उपजी है के लिए शैशव में अंय संज्ञानात्मक कार्यों का आकलन है और अपने आप में शिशु दृश्य ध्यान के अध्ययन में विकसित किया गया है । शिशु और बच्चा दृश्य ध्यान की समकालीन जांच मुख्य रूप से स्क्रीन आधारित आंख पर नज़र रखने के कार्यों के दौरान नेत्र आंदोलनों को मापने । शिशुओं एक स्क्रीन के सामने एक कुर्सी या माता पिता की गोद में बैठते हैं, जबकि उनकी आंख आंदोलनों स्थैतिक छवियों या घटनाओं की प्रस्तुति के दौरान निगरानी कर रहे हैं । इस तरह के कार्यों, तथापि, प्राकृतिक दृश्य ध्यान के गतिशील प्रकृति पर कब्जा करने के लिए असफल और मतलब है जिसके द्वारा बच्चों के प्राकृतिक दृश्य वातावरण उत्पन्न कर रहे हैं-सक्रिय अन्वेषण.

शिशुओं और toddlers सक्रिय जीव हैं, उनके हाथ, सिर, आंखें, और शरीर के लिए वस्तुओं, लोगों, और उन चारों ओर स्थानों का पता लगाने के चलते । शरीर आकृति विज्ञान, मोटर कौशल में प्रत्येक नए विकास, और व्यवहार-रेंगने, घूमना, वस्तुओं उठा, सामाजिक भागीदारों के साथ आकर्षक-जल्दी दृश्य वातावरण में सहवर्ती परिवर्तन के साथ है । क्योंकि क्या शिशुओं निर्धारित करता है कि वे क्या देखते हैं, और क्या वे नेत्रहीन निर्देशित कार्रवाई में क्या वे करते है के लिए कार्य करता है, दृश्य ध्यान के प्राकृतिक विकास का अध्ययन सबसे अच्छा है प्राकृतिक व्यवहार1के संदर्भ में किया जाता है ।

सिर पर चढ़कर नेत्र ट्रैकर्स (ETs) का आविष्कार किया गया है और2,3दशकों के लिए वयस्कों के लिए इस्तेमाल किया । केवल हाल ही में तकनीकी विकास किया है सिर पर नजर रखने वाली तकनीक शिशुओं और toddlers के लिए उपयुक्त घुड़सवार । प्रतिभागियों के सिर पर दो हल्के कैमरों के साथ लगे हुए हैं, एक दृश्य जावक का सामना करना पड़ रहा है कि भागीदार के पहले व्यक्ति परिप्रेक्ष्य और एक आंख की आवक का सामना करना पड़ कैमरा कब्जा है कि आंख छवि कब्जा । एक अंशांकन प्रक्रिया एक एल्गोरिथ्म के लिए प्रशिक्षण डेटा प्रदान करता है कि सही रूप में संभव के रूप में पुतली और corneal प्रतिबिंब (सीआर) के दृश्य छवि है कि नेत्रहीन में भाग लिया जा रहा था में इसी पिक्सेल के लिए आंख छवि में की बदलती स्थिति के रूप में नक्शे । इस पद्धति का लक्ष्य शिशुओं और शिशुओं के दोनों प्राकृतिक दृश्य वातावरण पर कब्जा करने के लिए उन वातावरणों के सक्रिय दृश्य अंवेषण के रूप में शिशुओं स्वतंत्र रूप से ले जाने के लिए है । इस तरह के आंकड़े न केवल दृश्य ध्यान के बारे में सवालों के जवाब देने में मदद कर सकते हैं, लेकिन यह भी अवधारणात्मक, संज्ञानात्मक, और सामाजिक विकास की एक विस्तृत श्रृंखला के बारे में4,5,6,7,8। इन तकनीकों के उपयोग के संयुक्त ध्यान7,8,9, निरंतर ध्यान10की समझ में बदल गया है, उंर और मोटर विकास के साथ दृश्य अनुभवों को बदलने4 , 6 , 11, और शब्द सीखने में दृश्य अनुभवों की भूमिका12. वर्तमान कागज शिशुओं और toddlers के साथ सिर पर नज़र रखने के प्रयोगों के बाहर ले जाने के लिए मार्गदर्शक सिद्धांतों और व्यावहारिक सिफारिशों प्रदान करता है और एक प्राकृतिक में सिर घुड़सवार नज़र ट्रैकिंग से उत्पन्न किया जा सकता है कि डेटा के प्रकार दिखाता है बच्चों के लिए संदर्भ: मुक्त बहने खिलौना एक माता पिता के साथ खेलते हैं ।

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Protocol

इस ट्यूटोरियल में इंडियाना विश्वविद्यालय में संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित toddlers के साथ सिर पर चढ़कर आँख ट्रैकिंग डेटा इकट्ठा करने के लिए एक प्रक्रिया पर आधारित है । सूचित माता पिता की सहमति प्रयोग में toddlers की भागीदारी से पहले प्राप्त किया गया था ।

1. अध्ययन के लिए तैयारी

  1. नेत्र ट्रैकिंग उपकरण । कई सिर में से एक का चयन करें-आंख ट्रैकिंग सिस्टम है कि व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैं, या तो एक के रूप में बच्चों के लिए विशेष रूप से विपणन या प्रणाली को संशोधित करने के लिए एक कस्टम के साथ काम किया है, उदाहरण के लिए, के रूप में 1 और 2 आंकड़ेमें दिखाया गया । इन चरणों का पालन करके यह सुनिश्चित करें कि आंखों पर नज़र रखने वाली प्रणाली में शिशुओं और/
    1. एक दृश्य कैमरा है कि स्थिति के मामले में समायोज्य है का चयन करें और एक व्यापक पर्याप्त कोण के लिए अनुसंधान के सवालों को संबोधित करने के लिए उपयुक्त देखने के एक क्षेत्र पर कब्जा है । कि यहां वर्णित की तरह एक मुक्त खेलने की स्थापना में बच्चा गतिविधि के सबसे पर कब्जा करने के लिए, एक कैमरा है कि देखने के कम से १०० डिग्री विकर्ण क्षेत्र कब्जा का चयन करें ।
    2. एक आँख कैमरा है कि स्थिति के मामले में समायोज्य है का चयन करें और एक अवरक्त एलईडी या तो कैमरे में बनाया गया है या कैमरे के बगल में और इस तरह है कि आंख कॉर्निया इस प्रकाश को प्रतिबिंबित करेगा में तैनात । ध्यान दें कि कुछ आंख पर नज़र रखने मॉडल स्थिति तय की है, लेकिन मॉडल है कि लचीला समायोजन वहन की सिफारिश कर रहे हैं ।
    3. एक आंख ट्रैकिंग प्रणाली है कि विनीत और के रूप में सबसे बड़ा मौका प्रदान करने के लिए संभव के रूप में हल्के है कि शिशुओं/
      1. एक टोपी में इस प्रणाली को एक वेल्क्रो का पट्टा है कि टोपी पर वेल्क्रो के विपरीत पक्ष से चिपका है के लिए दृश्य और आंख कैमरों संलग्न द्वारा एंबेड, और स्थिति कैमरे बच्चा देखने के केंद्र से बाहर ।
        नोट: सिस्टम को चश्मे के समान डिज़ाइन किया गया इष्टतम नहीं हैं । बच्चा चेहरे की आकृति विज्ञान के एक वयस्क और भागों है कि बच्चा नाक या कान पर आराम से अलग है ध्यान भंग और भागीदार के लिए असहज हो सकता है ।
      2. यदि एट एक कंप्यूटर से तार है, केबल बंडल और उंहें भागीदार वापस करने के लिए व्याकुलता या ट्रिपिंग को रोकने के पीछे रहते हैं । वैकल्पिक रूप से, किसी मध्यवर्ती डिवाइस पर डेटा संग्रहीत करने वाली एक स्व-निहित प्रणाली का उपयोग करें, जैसे कि मोबाइल फ़ोन, जिसे बच्चे पर रखा जा सकता है, जो अधिक गतिशीलता के लिए अनुमति देता है.
    4. ऑफ़लाइन अंशांकन के लिए अनुमति देता है एक अंशांकन सॉफ़्टवेयर पैकेज़ का चयन करें ।
  2. रिकॉर्डिंग वातावरण ।
    1. इस बात पर विचार करें कि डेटा संग्रह के दौरान बच्चे को अंतरिक्ष में किस हद तक ले जाया जाएगा. यदि एक एकल स्थिति बेहतर है, बच्चे की देखभाल करने के लिए इस उल्लेख है ताकि वे बच्चे को वांछित स्थान में रहने में मदद कर सकते हैं । उन बच्चे के साथ बातचीत करनी चाहिए, जो पहुंच के भीतर होना चाहिए के अलावा अंतरिक्ष से सभी संभावित विरोधियों को हटा दें ।
    2. एक तीसरे व्यक्ति के कैमरे के लिए बच्चों के व्यवहार के बाद कोडिंग में सहायता के रूप में अच्छी तरह के रूप में क्षणों की पहचान जब एट विस्थापित हो सकता है को रोजगार । यदि बच्चे को अंतरिक्ष के दौरान कदम होगा, के रूप में अच्छी तरह से अतिरिक्त कैमरों पर विचार करें ।

2. आंख ट्रैकिंग डेटा इकट्ठा ।

  1. कार्मिक और गतिविधि । दो प्रयोगकर्ता मौजूद हैं, एक के साथ बातचीत करने के लिए और बच्चे पर कब्जा है, और एक जगह और एट स्थिति ।
    1. बच्चे के हाथ में रह रहे किसी गतिविधि में बच्चे को पूरी तरह संलग्न करें ताकि बच्चे को ले जाने या एट हड़पने के लिए नहीं पहुंचता है जबकि यह उनके सिर पर रखा जा रहा है । उन खिलौनों पर गौर करें जो मैन्युअल क्रियाओं और छोटी पुस्तकों को प्रोत्साहित करते हैं जिन्हें बच्चे पकड़ सकते हैं जबकि प्रयोगकर्ता या पैरेंट बच्चे को पढ़ता है.
  2. एट को बच्चे पर लगाएं । क्योंकि बच्चों के सिर पर चढ़कर एट पहनने की सहिष्णुता बदलता है, इन सिफारिशों को रखने और बच्चे पर एट बनाए रखने में सफलता को बढ़ावा देने के लिए का पालन करें:
    1. अध्ययन करने के लिए अग्रणी समय में, देखभाल करने वालों से पूछो अपने बच्चे को एक टोपी या beanie, क्या एट के साथ प्रयोग किया जाता है के समान पहनते हैं, घर पर उन्हें उनके सिर पर कुछ होने के आदी हो.
    2. अध्ययन में, जो करने के लिए एट संलग्न किया जा सकता है उपलब्ध टोपियां के विभिंन प्रकार है । इस तरह के एक गेंद टोपी है कि पिछड़े या पशु कान के साथ एक beanie पहना जा सकता है के रूप में विभिन्न आकारों और टोपियां की शैलियों की खरीद से टोपियां अनुकूलित, और वेल्क्रो के विपरीत पक्ष के साथ फिट आंख ट्रैकिंग प्रणाली, संलग्न किया जा सकता है जो करने के लिए जोड़ने । इसके अलावा, देखभालकर्ता और प्रयोगकर्ता द्वारा पहना जा करने के लिए टोपी होने पर विचार बच्चे के हित और भी एक टोपी पहनने के लिए तैयार करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए ।
      1. बच्चे पर टोपी लगाने से पहले, एक experimenter बच्चा का ध्यान और ब्याज एक खिलौना के लिए निर्देशित किया जाता है, जब हल्के से बालों को छूने से सिर को छू करने के लिए बच्चों को एक प्रयोग को संवेदनशील है ।
    3. बच्चे पर एट जगह करने के लिए, पीछे या बच्चे के पक्ष में होना ( चित्रा 2एदेखें) । एट को बच्चे पर उस वक्त लगाएं, जब उनके हाथ पर कब्ज़ा हो जाए, जैसे जब बच्चा हर हाथ में एक खिलौना पकड़े ।
      1. यदि बच्चे को एट रखने के प्रयोगकर्ता की ओर लग रहा है, नमस्ते कहो और बच्चे को पता है कि क्या किया जा रहा है करने के लिए जल्दी से बच्चे के सिर पर एट जगह आगे बढ़ने । बहुत धीरे चलती है जबकि एट, जो बच्चे संकट पैदा कर सकता है और गरीब स्थिति के लिए नेतृत्व के रूप में बच्चे को अधिक से अधिक अपने सिर या एट के लिए पहुंचने का अवसर है दे सकता है रखने से बचें ।
      2. समय को कम करने के लिए प्लेसमेंट के बाद कैमरे का समायोजन खर्च, भागीदार पर एट रखने से पहले, अपने प्रत्याशित स्थिति में जब बच्चे के सिर पर कैमरे सेट (वर्गों 2.3.1 और 2.3.2 देखें) ।
  3. एट के दृश्य और नेत्र कैमरों की स्थिति । एक बार जब एट बच्चे के सिर पर है, दृश्य और नेत्र कैमरों की स्थिति के लिए समायोजन करते समय इन कैमरों की निगरानी वीडियो फ़ीड:
    1. स्थिति दृश्य कैमरे माथे पर कम करने के लिए सबसे अच्छा अनुमानित बच्चे के क्षेत्र देखने के ( चित्र 1बीदेखें); क्या बच्चे पर अध्ययन के दौरान देख रहा होगा पर दृश्य कैमरा दृश्य केंद्र ।
      1. ध्यान रखें कि हाथ और आयोजित की वस्तुओं हमेशा दृश्य कैमरा दृश्य में बच्चे और कम के बहुत करीब हो जाएगा, जबकि आगे की वस्तुओं पृष्ठभूमि में होगा और दृश्य कैमरा दृश्य में उच्च । सबसे अच्छा अनुसंधान प्रश्न के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक दृश्य के प्रकार पर कब्जा करने के लिए दृश्य कैमरे की स्थिति ।
      2. एक छोटा सा खिलौना या लेजर सूचक का उपयोग करके दृश्य के अपने क्षेत्र में विशिष्ट स्थानों के लिए बच्चे का ध्यान आकर्षित द्वारा दृश्य कैमरे की स्थिति का परीक्षण करें । सुनिश्चित करें कि इन स्थानों के अध्ययन के दौरान ब्याज की हो जाएगा कि क्षेत्रों के प्रत्याशित देखने की दूरी पर हैं ( चित्रा 3देखें).
      3. क्षैतिज सतहों दृश्य कैमरा दृश्य में फ्लैट दिखाई देते हैं कि जाँच से झुकाव से बचें । कैमरे की संभावना को कम करने के लिए अनजाने में औंधा हो रही है, लेकिन ध्यान रखें कि पोस्ट-प्रोसेसिंग के दौरान अतिरिक्त कदम यदि आवश्यक हो तो सही अभिविन्यास के लिए छवियों को वापस कर सकते हैं दृश्य कैमरे के ईमानदार अभिविन्यास मार्क.
    2. उच्च गुणवत्ता टकटकी डेटा प्राप्त करने के लिए, आंख कैमरा स्थिति दोनों पुतली और corneal प्रतिबिंब (सीआर) का पता लगाने के लिए ( चित्रा 2देखें) ।
      1. आंख कैमरा स्थिति तो यह बच्चे की पुतली पर केंद्रित है, गति की आंख की पूरी रेंज भर में गाल या बरौनी से कोई रोड़ा के साथ है ( चित्रा 2सी देखने के अच्छे और बुरे नेत्र छवियों के उदाहरण के लिए एफ) । इस के साथ सहायता करने के लिए, आंख के नीचे आँख कैमरा स्थिति, गाल के पास, ऊपर की ओर इशारा करते हुए, बच्चे के दृश्य के केंद्र से बाहर कैमरा रखने. वैकल्पिक रूप से, नीचे आंख कैमरे की स्थिति और आंख के बाहरी ओर करने के लिए, आवक की ओर इशारा करते ।
      2. सुनिश्चित करें कि कैमरा आंख के पास पर्याप्त है कि इसके आंदोलन आंख कैमरा छवि में पुतले के एक अपेक्षाकृत बड़े विस्थापन पैदा करता है ।
      3. यकीन है कि आंख की छवि में आंख के कोनों एक क्षैतिज रेखा फार्म कर सकते है बनाने के झुकाव से बचें ( 2 चित्रासीदेखें) ।
      4. सुनिश्चित करें कि पुतला बनाम आईरिस के विपरीत अपेक्षाकृत अधिक है ताकि छात्र सही आईरिस से प्रतिष्ठित किया जा सकता है ( चित्र 2सीदेखें) । इस के साथ सहायता करने के लिए, या तो एलईडी प्रकाश की स्थिति को समायोजित (आंख कैमरे के बगल में) या आंख से आंख कैमरे की दूरी (यदि एलईडी स्वतंत्र रूप से समायोज्य नहीं है) । बढ़ी हुई पुतली का पता लगाने के लिए, एक कोण पर एलईडी प्रकाश की स्थिति और आंख में सीधे नहीं । सुनिश्चित करें कि एलईडी प्रकाश के लिए किसी भी समायोजन अभी भी एक स्पष्ट सीआर उत्पादन ( चित्रा 2सीदेखें) ।
  4. ऑफ़लाइन अंशांकन के लिए अध्ययन के दौरान अंक प्राप्त करें ।
    1. एक बार दृश्य और आँख छवियों के रूप में उच्च गुणवत्ता के रूप में वे हो सकता है, देखने के अपने क्षेत्र में विभिन्न स्थानों पर बच्चे का ध्यान आकर्षित करके अंशांकन डेटा इकट्ठा.
      1. कुछ भी है कि स्पष्ट रूप से देखने के अपने क्षेत्र में एक छोटे, स्पष्ट बिंदु पर बच्चे का ध्यान निर्देशन के साथ विभिंन सतहों पर अंशांकन अंक प्राप्त ( चित्रा 3देखें) । उदाहरण के लिए, एक ठोस पृष्ठभूमि, या छोटे स्वतंत्र रूप से सक्रिय एलईडी रोशनी के साथ एक सतह के खिलाफ एक लेज़र सूचक का उपयोग करें ।
      2. बच्चे की दृष्टि में अन्य रोचक लक्ष्यों की उपस्थिति को सीमित करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि बच्चा अंशांकन लक्ष्य पर दिखाई दे ।
    2. विभिंन स्थानों है कि आंख के बड़े कोणीय विस्थापनों की आवश्यकता पर ध्यान खींचने के बीच वैकल्पिक ।
      1. देखने के क्षेत्र को समान रूप से कवर और अंक के बीच बहुत जल्दी कदम नहीं है, जो ऑफ़लाइन अंशांकन के दौरान बच्चे से स्पष्ट saccades खोजने में मदद करने के लिए अनुमान है जब वे अगले स्थान पर देखा में सहायता करेगा ।
      2. यदि बच्चे को तुरंत नए प्रकाश डाला स्थान पर नजर नहीं है, लेजर उतारना द्वारा स्थान पर उनके ध्यान मिलता है, बंद एल ई डी पर, या एक उंगली के साथ स्थान को छूने ।
      3. यदि संभव हो, मामले में जरूरत से अधिक अंशांकन अंक प्राप्त कुछ बाहर बारी के लिए बाद में अनुपयोगी हो ।
    3. सुनिश्चित करें कि अंशांकन के दौरान बच्चे के शरीर की स्थिति है कि अध्ययन के दौरान इस्तेमाल किया जाएगा स्थिति से मेल खाता है ।
      1. उदाहरण के लिए, अंशांकन अंक एकत्रित न करें जब बच्चा बैठा है तो उसे उम्मीद है कि बच्चा बाद में खड़ा हो जाएगा ।
      2. सुनिश्चित करें कि बच्चे और अंशांकन लक्ष्यों के बीच की दूरी के अध्ययन के दौरान ब्याज की होगी कि बच्चे और क्षेत्रों के बीच की दूरी के समान है ।
      3. अंशांकन अंक बच्चे के शरीर के बहुत करीब जगह नहीं है, तो प्रयोग के दौरान, बच्चे को मुख्य रूप से वस्तुओं है कि आगे दूर कर रहे है पर लग रही होगी । एक दोनों के पास और दूर वस्तुओं में रुचि है, तो बाद में प्रत्येक देखने दूरी (अधिक जानकारी के लिए अनुभाग ३.१ देखें) के लिए अद्वितीय अंशांकन बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि अंशांकन अंक के दो अलग सेट प्राप्त करने पर विचार करें ।
        नोट: दूरबीन नेत्र ट्रैकिंग एक विकासशील प्रौद्योगिकी13,14 कि गहराई में टकटकी पर नज़र रखने में प्रगति का वादा किया है ।
    4. अध्ययन के दौरान एट के बहाव या आंदोलन के लिए समायोजित करने के लिए, दोनों शुरुआत और कम से कम अध्ययन के अंत में अंशांकन अंक इकट्ठा । यदि संभव हो, तो सत्र के दौरान नियमित अंतराल पर अतिरिक्त अंशांकन पॉइंट्स एकत्र करें ।
  5. अध्ययन के दौरान एट और तीसरे व्यक्ति वीडियो फ़ीड्स की निगरानी करें ।
    1. यदि एट टकरा या अंय आंदोलनों के कारण डिग्रियों/कार्रवाई, जब अध्ययन में यह हुआ है क्योंकि यह फिर से जांचना और पहले और टक्कर के बाद अध्ययन के भागों कोड के लिए आवश्यक हो सकता है का ध्यान रखना/अलग से (धारा 3.1.1 देखें) ।
    2. यदि संभव हो, प्रत्येक टक्कर के बाद अध्ययन में रुकावट/दृश्य और नेत्र कैमरों की स्थिति बदलने के लिए (२.३ अनुभाग देखें), तो अंशांकन के लिए नए अंक प्राप्त (धारा २.४ देखें) ।

3. अध्ययन के बाद, एट डेटा अंशांकन सॉफ्टवेयर का उपयोग कर जांचना ।

नोट: अंशांकन सॉफ्टवेयर संकुल की एक किस्म व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हैं ।

  1. एकाधिक अंशांकन बनाने पर विचार करें । एल्गोरिथ्म गलत तरीके से बेमेल डेटा खिला नहीं द्वारा टकटकी ट्रैक की सटीकता को अधिकतम करने के लिए विभिन्न वीडियो क्षेत्रों के लिए अंशांकन बिंदुओं को अनुकूलित करें ।
    1. अगर ईटी ने स्टडी के दौरान किसी भी समय पोजीशन बदली, तो ईटी पोजिशन में बदलाव के पहले और बाद में अंशों के लिए अलग अंशांकन बनाएं ।
    2. यदि बहुत अलग देखने की दूरी पर वस्तुओं के लिए ध्यान में रुचि रखते हैं, वीडियो के भागों जहां बच्चे को प्रत्येक देखने की दूरी पर वस्तुओं को देख रहा है के लिए अलग अंशांकन बनाएं । ध्यान रखें कि देखने की दूरी में अंतर बहुत करीब है और दूर की वस्तुओं के बीच बच्चे के दृश्य ध्यान में बदलाव के द्वारा बनाया जा सकता है, लेकिन यह भी खड़े करने के लिए बैठे से स्थानांतरण के रूप में एक वस्तु के सापेक्ष बच्चे के शरीर की स्थिति में परिवर्तन के द्वारा ।
  2. प्रत्येक अंशांकन निष्पादित करें । दृश्य छवि जो करने के लिए बच्चे की निगाहें स्पष्ट रूप से उस फ्रेम के दौरान निर्देशित किया गया था में अंशांकन अंक-अंक की एक श्रृंखला बनाकर दृश्य और आँख के बीच मानचित्रण की स्थापना । ध्यान दें कि अंशांकन सॉफ्टवेयर एक्सट्रपलेशन और लगाना के बिंदु (पुग) सभी फ्रेम में अंशांकन अंक का एक सेट से समान रूप से दृश्य छवि के पार फैलाया जा सकता है ।
    1. की पहचान पुग विश्वसनीय है कि यह सुनिश्चित करने के लिए आंख कैमरा वीडियो के प्रत्येक फ्रेम में पुतली और सीआर का पता लगाने में अंशांकन सॉफ्टवेयर की सहायता । मामलों में जहां सॉफ्टवेयर और मज़बूती से लगातार सीआर का पता लगाने नहीं कर सकते, केवल पुतली का उपयोग करें (ध्यान दें, तथापि, कि डेटा की गुणवत्ता एक परिणाम के रूप में भुगतना होगा) ।
      1. शामिल हो सकते हैं जो अंशांकन सॉफ्टवेयर के विभिन्न पता लगाने के मापदंडों की दहलीज का समायोजन करके आँख कैमरा फ्रेम में एक अच्छा आँख छवि प्राप्त करें: आँख छवि की चमक, पुतली सॉफ्टवेयर की उम्मीद है, और एक समयबद्ध बॉक्स है कि सेट के आकार की सीमाएं जहां सॉफ्टवेयर पुतले के लिए लग जाएगा । जबकि यह सुनिश्चित करना है कि पुतला गति की आंख की पूरी रेंज भर में बॉक्स के अंदर रहता है संभव के रूप में छोटे के रूप में बंधे बॉक्स ड्रा । ध्यान रखें कि एक बड़ा समयबद्ध बॉक्स कि जगह शामिल है कि पुतला कभी नहीं रह झूठी पुतली का पता लगाने की संभावना बढ़ जाती है और पुतले के छोटे आंदोलनों के कारण कम सही पता लगाया जा सकता है ।
      2. ध्यान रखें कि सॉफ़्टवेयर के विभिंन पता लगाना थ्रेशोल्ड समायोजित करने के बाद भी, सॉफ़्टवेयर कभी-भी गलत रूप से पुतला या CR ढूंढ सकता है; मसलन, यदि बरौनी में पुतले को ढक कर रखें ।
    2. अच्छा अंशांकन अंक दृश्य और आँख कैमरा फ्रेम के आधार पर लगता है । ध्यान दें कि सॉफ्टवेयर के लिए प्रदान की सबसे अच्छा अंशांकन अंक उन है जिसमें पुतली और सीआर सही पता चला रहे हैं, आंख के दृश्य छवि में अंतरिक्ष में एक स्पष्ट रूप से पहचाने जाने योग्य बिंदु पर चाकू से उतारना है, और अंक समान रूप से पूरे रेंज में फैलाया जाता है दृश्य छवि के ।
      1. सुनिश्चित करें कि शिष्य खोज प्रत्येक फ़्रेम में एक अंशांकन बिंदु प्लॉट किया गया है, ताकि दोनों मान्य x-y दृश्य निर्देशांक और मान्य x-y शिष्य निर्देशांक एल्गोरिथ्म में खिलाया जाता है के लिए सटीक है ।
      2. पहली बार पास अंशांकन के दौरान, जब बच्चे स्पष्ट रूप से दृश्य छवि में एक अलग बात करने के लिए देख रहा है क्षणों में अंशांकन बिंदुओं की पहचान । ध्यान रखें कि ये डेटा संग्रहण के दौरान प्रयोगकर्ता द्वारा जानबूझकर बनाए गए अंक हो सकते हैं, उदाहरण के लिए एक लेज़र पॉइंटर ( चित्र 3a-Bदेखें), या वे उस अध्ययन से अंक हो सकते हैं, जिसमें पुग आसानी से पहचाना जा सकता है (देखें चित्रा 3सी), जब तक पुतला सही उन फ्रेम के लिए पता चला है ।
      3. अधिक चरम x-y दृश्य छवि निर्देशांक के लिए टकटकी के क्षणों को खोजने के लिए, जब बच्चे की आंख अपने सबसे चरम एक्स-वाई स्थिति में है सटीक पुतली का पता लगाने के साथ क्षणों को खोजने के लिए आंख कैमरा फ्रेम के माध्यम से स्कैन ।
    3. संभव सबसे सटीक अंशांकन पर iteratively में सान करने के लिए प्रत्येक अंशांकन के लिए कई "गुजरता" करते हैं । ध्यान दें कि अंशांकन पर एक पहली "पास" पूरा करने के बाद, कई सॉफ्टवेयर प्रोग्राम पहले वर्तमान ट्रैक (जैसे क्रॉसहेयर टेप) को खोने के बिना इस्तेमाल अंक के विलोपन की अनुमति देगा । खरोंच से एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए अंशांकन बिंदुओं का एक नया सेट का चयन करें, लेकिन पिछले अंशांकन पास द्वारा उत्पन्न पुग ट्रैक की अतिरिक्त सहायता के साथ, एक धीरे से उत्तरोत्तर "सफाई" किसी भी शोर से अंशांकन सटीकता में वृद्धि करने के लिए अनुमति देता है या पहले पास से अशुद्धियां शुरू की ।
  3. यह देख कर अंशांकन की गुणवत्ता का आकलन कितनी अच्छी तरह पुग ज्ञात टकटकी स्थानों से मेल खाती है, जैसे अंशांकन के दौरान एक लेज़र सूचक द्वारा उत्पादित डॉट्स, और बच्चे के saccades की दिशा और परिमाण को दर्शाता है । अंशांकन गुणवत्ता का आकलन करने के लिए बिंदुओं का उपयोग करने से बचें जो अंशांकन प्रक्रिया के दौरान बिंदुओं के रूप में भी उपयोग किए गए थे ।
    1. क्योंकि बच्चों के सिर और आंखें आम तौर पर गठबंधन कर रहे हैं कि याद रखें, बच्चों के दृश्य का ध्यान सबसे अधिक बार दृश्य छवि के केंद्र की ओर निर्देशित है, और एक सटीक ट्रैक इस प्रतिबिंबित करेगा. ट्रैक के केन्द्रीकरण का आकलन करने के लिए, प्लाट फ्रेम दर फ्रेम एक्स-वाई पुग अंशांकन द्वारा उत्पन्न दृश्य छवि में निर्देशांक ( चित्रा 4देखें). इस बात की पुष्टि करें कि दृश्य छवि के केंद्र में सबसे घने होते हैं और उन मामलों को छोड़कर सममित रूप से वितरित किए जाते हैं, जहाँ दृश्य कैमरा दृश्य के बच्चे के क्षेत्र के केंद्र पर केंद्रित नहीं था, जब मूल रूप से स्थित है.
    2. कुछ अंशांकन सॉफ्टवेयर अंशांकन सटीकता को प्रतिबिंबित कि रैखिक और/या homography फिट स्कोर उत्पन्न होगा कि ध्यान दें । ध्यान रखें कि इन स्कोर के बाद से कुछ हद तक उपयोगी हैं, अगर वे गरीब हैं, ट्रैक की संभावना भी गरीब हो जाएगा । हालांकि, अंशांकन सटीकता के प्राथमिक उपाय के रूप में फिट स्कोर का उपयोग नहीं के रूप में वे डिग्री है जो करने के लिए चुना अंशांकन अंक खुद से सहमत हैं, जो पुग के जमीन सत्य स्थान पर उन बिंदुओं के फिट के बारे में कोई जानकारी प्रदान करता है प्रतिबिंबित ।
    3. याद रखें कि अध्ययन में पल रहे है कि टकटकी का लक्ष्य आसानी से पहचाने जाते है और इसलिए जमीनी सच्चाई के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है । ज्ञात टकटकी लक्ष्य और पुग क्रॉसहेयर टेप के बीच त्रुटि को मापने के द्वारा दृश्य कोण की डिग्री में सटीकता की गणना (त्रुटि वीडियो छवि से पिक्सल में लगभग दृश्य कैमरे के लेंस विशेषताओं के आधार पर डिग्री करने के लिए परिवर्तित किया जा सकता है)4।

4. ब्याज के कोड क्षेत्रों (ROIs) ।

नोट: रॉय कोडिंग पुग डेटा का मूल्यांकन करने के लिए क्या क्षेत्र एक बच्चे नेत्रहीन समय में एक विशेष क्षण के दौरान भाग लेने के लिए निर्धारित है । ROI को फ़्रेम-दर-फ़्रेम पुग डेटा से उच्च सटीकता और उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ कोडेड किया जा सकता है. इस कोडिंग के उत्पादन डेटा अंक की एक धारा-वीडियो फ्रेम प्रति एक बिंदु है कि समय के साथ पुग के क्षेत्र में संकेत मिलता है ( चित्रा 5एकदेखें) ।

  1. रॉय कोडिंग शुरू करने से पहले, सभी ROIs की एक सूची है कि अनुसंधान के सवालों के आधार पर कोडित किया जाना चाहिए संकलन । ध्यान रखें कि कोडिंग ROIs है कि अनुसंधान के सवालों का जवाब की जरूरत नहीं है अनावश्यक रूप से समय लेने वाली कोडिंग बनाता है ।
  2. रॉय कोडिंग के सिद्धांतों ।
    1. याद रखें कि सफल कोडिंग के बारे में है सांकेतिक मांयताओं खत्म की आवश्यकता है जहां बच्चे को देख जाना चाहिए, और बजाय ध्यान से प्रत्येक फ्रेम की आंख छवि, दृश्य छवि, और गणना पुग की जांच । उदाहरण के लिए, भले ही एक वस्तु बच्चे द्वारा आयोजित किया जा रहा है और एक विशेष फ्रेम के लिए दृश्य छवि में बहुत बड़ी है, यह अनुमान नहीं है कि बच्चे को उस पल में उस वस्तु को देख रहा है जब तक भी आंखों की स्थिति से संकेत दिया । ध्यान दें कि ROIs क्या क्षेत्र बच्चे foveating है संकेत मिलता है, लेकिन पूरा दृश्य जानकारी बच्चे में ले जा रहा है पर कब्जा नहीं है ।
    2. आंख छवि, दृश्य छवि, और पुग ट्रैक का उपयोग करें जो लागत पर रॉय नेत्रहीन में भाग लिया जा रहा है निर्धारित करने के लिए ।
      1. एक गाइड के रूप में नहीं, जमीन सत्य के रूप में पुग ट्रैक का प्रयोग करें । हालांकि आदर्श पुग ट्रैक स्पष्ट रूप से सटीक एक फ्रेम के लिए बच्चे द्वारा पर टकटकी स्थान का संकेत होगा, ध्यान रखें कि यह हमेशा के लिए दृश्य छवि के 2 आयामी (2d) प्रकृति असली दुनिया के 3 डी प्रकृति के सापेक्ष के कारण मामला नहीं होगा चित्रवाहिन्यांवरील द्वारा रीजोलुशन d और प्रतिभागियों के बीच अंशांकन सटीकता में भिन्नता ।
        1. कि गणना पुग ट्रैक एक अंशांकन एल्गोरिथ्म के आधार पर एक अनुमान है और एक विशेष फ्रेम के लिए पुग ट्रैक की विश्वसनीयता इसलिए कि कितनी अच्छी तरह से पुतला और सीआर का पता लगाया है पर निर्भर करता है कि याद रखें; यदि या तो या दोनों का पता नहीं है या गलत है, पुग ट्रैक विश्वसनीय नहीं होगा ।
          नोट: कभी-कभार, क्रॉसहेयर टेप एक निश्चित दूरी से लगातार बंद लक्ष्य होगा । नए सॉफ़्टवेयर एक गणना करने के लिए इस विसंगति के लिए सही करने की अनुमति हो सकती है । अंयथा, एक प्रशिक्षित शोधकर्ता सुधार मैंयुअल रूप से कर सकते हैं ।
      2. प्राथमिक क्यू कि रॉय बदल सकता है के रूप में आंखों की छवि में पुतले के आंदोलन का प्रयोग करें ।
        1. एक आंख छवि देख के द्वारा एक फ्रेम के माध्यम से स्क्रॉल । जब आंख का एक दृश्य आंदोलन होता है, जांच करें कि क्या बच्चे को एक नए रॉय को अपने पुग जा रहा है या कोई रॉय को परिभाषित किया ।
        2. ध्यान दें कि नहीं सभी नेत्र आंदोलनों रॉय में परिवर्तन का संकेत मिलता है । अगर रॉय अंतरिक्ष के एक बड़े क्षेत्र का गठन (जैसे, एक ऊपर बंद वस्तु), मन में भालू है कि छोटे नेत्र आंदोलन एक ही रॉय के भीतर एक नए स्थान पर एक नज़र प्रतिबिंबित कर सकते हैं । इसी तरह, याद है कि आंख आंदोलनों हो सकता है के रूप में बच्चे को एक ही चलती रॉय, या एक बच्चे के रूप में जो उनके सिर बढ़ रहा है भी अपनी आंखें चलता है एक ही रॉय पर टकटकी बनाए रखने पटरियों ।
        3. ध्यान दें कि कुछ ETs नेत्र छवि के साथ बच्चे की आंख की एक छवि को प्रतिबिंबित किया है, जो मामले में अगर आंख बाईं ओर ले जाता है कि दृश्य में सही करने के लिए एक बदलाव के अनुरूप होना चाहिए ।
    3. क्योंकि पुग ट्रैक केवल एक गाइड के रूप में कार्य करता है, उपलब्ध प्रासंगिक जानकारी का उपयोग करने के रूप में अच्छी तरह से कोडिंग निर्णय गाइड ।
      1. विभिंन स्रोतों या फ्रेम जब रॉय कोडिंग से जानकारी एकीकृत । हालांकि रॉय प्रत्येक फ्रेम के लिए अलग से कोडित है, फ्रेम का उपयोग करने से पहले और मौजूदा फ्रेम के बाद प्रासंगिक जानकारी है कि सही रॉय का निर्धारण करने में सहायता कर सकते है लाभ । उदाहरण के लिए, यदि पुग ट्रैक अनुपस्थित है या गरीब पुतला का पता लगाने के कारण एक दिए गए फ्रेम के लिए गलत है, लेकिन आंख पूर्ववर्ती और बाद के फ्रेम जिसमें पुतला सही पाया गया था के आधार पर कदम नहीं था, तो उस फ्रेम के लिए पुग ट्रैक की अनदेखी और कोड रॉय बा चारों तख्तों पर sed ।
      2. उपयोगकर्ताओं के शोध प्रश्नों के लिए विशिष्ट निर्णय करें ।
        1. उदाहरण के लिए, जब दो ROIs बंद निकटता में एक-दूसरे के लिए roi को कोड करने के लिए एक प्रोटोकॉल बनाएं, जिस स्थिति में यह निर्धारित करना कठिन हो सकता है कि कौन-सा "सही" roi है. ऐसे मामलों में जहां बच्चा दो ROIs के जंक्शन पर निर्धारण करने के लिए प्रकट होता है, यह तय करता है कि दोनों ROIs को एक साथ कोड करना है या फिर ROI श्रेणियों में से केवल एक को चुनने और असाइन करने के लिए निर्णय नियमों का एक सेट तैयार करना है या नहीं ।
        2. एक अतिरिक्त उदाहरण के रूप में, जब ब्याज की एक वस्तु ऐसी है कि एक हाथ वस्तु occluding है आयोजित किया जाता है, तय है कि क्या हाथ के लिए एक रॉय के रूप में पुग कोड या आयोजित की वस्तु के लिए एक रॉय के रूप में ।
  3. विश्वसनीयता के लिए कोड रॉय । लागू करने के एक प्रारंभिक रॉय कोडिंग प्रोटोकॉल के बाद प्रक्रिया कोडिंग विश्वसनीयता पूरा किया गया है । वहां कई विभिंन प्रकार की विश्वसनीयता कोडिंग प्रक्रियाओं उपलब्ध हैं; विशिष्ट शोध प्रश्नों के आधार पर सबसे प्रासंगिक प्रक्रिया चुनें ।

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Representative Results

यहां पर चर्चा की विधि toddlers और उनके माता पिता के बीच एक मुक्त बह खिलौना खेलने के संदर्भ के लिए लागू किया गया था । अध्ययन के लिए एक बरबाद वातावरण में प्राकृतिक दृश्य ध्यान की जांच के लिए डिज़ाइन किया गया था । Dyads को छह मिनट के लिए 24 खिलौने का एक सेट के साथ स्वतंत्र रूप से खेलने के निर्देश दिए गए । ' toddlers दृश्य ध्यान शुरुआत कोडिंग और ब्याज (ROIs) के विशिष्ट क्षेत्रों के लिए लग रहा है की ऑफसेट द्वारा मापा गया था-24 खिलौने और माता पिता के चेहरे में से प्रत्येक-और अवधि और प्रत्येक रॉय के लिए समय लग के अनुपात का विश्लेषण करके । परिणाम चित्रा 5में कल्पना कर रहे हैं ।

चित्रा 5 एक नमूना रॉय धाराओं के लिए २ १८ महीने के बच्चों को दिखाता है । धाराओं में प्रत्येक रंग ब्लॉक निरंतर फ्रेम जिसमें बच्चे को एक विशेष रॉय पर देखा का प्रतिनिधित्व करता है । आंख टकटकी डेटा प्राप्त प्राकृतिक दृश्य ध्यान के दिलचस्प गुणों के एक नंबर का प्रदर्शन ।

सबसे पहले, बच्चों के खिलौने के विभिंन सबसेट के लिए अपने selectivity में व्यक्तिगत मतभेद दिखाते हैं । चित्रा 5 ख 6 मिनट की बातचीत है कि प्रत्येक बच्चे को 10 चयनित खिलौना ROIs में से प्रत्येक को देख बिताया के अनुपात से पता चलता है । हालांकि समय बच्चे के कुल अनुपात 1 और बच्चे 2 खिलौने (सभी 24 खिलौना ROIs सहित) में देख बिताया कुछ इसी तरह, ०.७६ और ०.८७, क्रमशः था, समय के अनुपात व्यक्तिगत खिलौने पर खर्च बहुत विविध, दोनों के भीतर और विषयों के बीच ।

कैसे देख समय के इन अनुपात भी बच्चों के पार अलग हासिल किया गया । चित्रा 5 सी 10 चयनित खिलौना ROIs में से प्रत्येक के लिए लगता है की प्रत्येक बच्चे का मतलब अवधि से पता चलता है । सभी 24 बच्चे के लिए खिलौना ROIs के लिए लगता है की अवधि मतलब 2 (एम = २.३८ एस, एसडी = २.२० एस) लगभग दो बार के रूप में बच्चे 1 के रूप में लंबे समय तक था (एम = १.२० एस, एसडी = ०.७८ एस) । चित्र 5बी में लाल गुबरैला खड़खड़ (बैंगनी सलाखों) के लिए लग रही पैटर्न की तुलना, सी दिखाता है क्यों कंप्यूटिंग कई ऐसे अनुपात और देखने की अवधि के रूप में देख उपाय,, डेटा की एक पूरी समझ के लिए महत्वपूर्ण है; इस खिलौने को देखने का एक ही अनुपात अलग अवधि के लग रहा है की विभिंन नंबरों के माध्यम से इन बच्चों के लिए हासिल की थी ।

एक अंय गुण इन आंकड़ों द्वारा प्रदर्शन किया है कि दोनों बच्चों को शायद ही कभी अपने माता पिता के चेहरे को देखा: चेहरे के अनुपात 1 और बच्चे 2 बच्चे की तलाश में .015 और. 003, क्रमशः थे । इसके अलावा, अपने माता पिता के चेहरे पर इन बच्चों के लग रहा है की अवधि कम थे, औसत ०.७९ एस (एसडी = ०.३९ एस) और ०.४० एस (एसडी = ०.०४ एस) के लिए बच्चे 1 और 2 बच्चे, क्रमशः ।

Figure 1
चित्रा 1 . सिर पर चढ़कर नेत्र ट्रैकिंग तीन अलग संदर्भों में कार्यरत: (क) शीर्ष पर खिलौना खेल, (ख) फर्श पर खिलौना खेलते हैं, और (ग) एक तस्वीर किताब पढ़ । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2 . सिर पर चढ़कर आँख-ट्रैकिंग प्रणाली की स्थापना. (क) एक शोधकर्ता स्थिति एक शिशु पर एक आंख ट्रैकर । (ख) एक शिशु पर एक अच्छी तरह से तैनात नेत्र ट्रैकर । (ग) बड़ी केंद्रित शिष्य और स्पष्ट corneal प्रतिबिंब (सीआर) के साथ अच्छी नजर छवि । (डी, ई, एफ) बुरा नेत्र छवियों के उदाहरण । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्रा 3 . तीन अंशांकन अंक प्राप्त करने के विभिन्न तरीके. प्रत्येक क्षण के दो दृश्य दिखाए जाते हैं; top: तीसरे व्यक्ति को देखने के लिए, नीचे: बच्चे के पहले व्यक्ति को देखने । तीसरे व्यक्ति को देखने में तीर एक लेजर बीम की दिशा उदाहरण देकर स्पष्ट करना । बच्चे के दृश्य के ऊपरी दाएँ में इनसेट बक्से अंशांकन और गुलाबी क्रॉसहेयर के लिए इस्तेमाल किया हर पल पर अच्छी नजर छवियों को दिखाने के लिए पूरा अंशांकन के आधार पर टकटकी की बात इंगित करते हैं । (क) फर्श पर किसी वस्तु पर प्रत्यक्ष ध्यान देने के लिए उंगली और लेसर सूचक का प्रयोग करके एक प्रयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न अंशांकन बिंदु । (ख) एक प्रयोगकर्ता द्वारा उत्पंन अंशांकन बिंदु एक लेजर सूचक का उपयोग करने के लिए एक सतह पर डॉट्स पर सीधे ध्यान । (ग) खिलौना खेलने के दौरान अंशांकन बिंदु एक माता पिता के साथ जिसमें बच्चे का ध्यान एक आयोजित की वस्तु के लिए निर्देशित किया जाता है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 4
चित्र 4 . उदाहरण भूखंड अंशांकन गुणवत्ता का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया । व्यक्तिगत डॉट्स प्रति फ्रेम x-y बिंदु टकटकी (पुग) दृश्य कैमरा छवि में निर्देशांक, के रूप में अंशांकन एल्गोरिथ्म द्वारा निर्धारित प्रतिनिधित्व करते हैं । (एक) बच्चे को खिलौना खेलने के प्रयोग के लिए अच्छा अंशांकन गुणवत्ता, पुग कि केंद्रित है और कम है की मोटे तौर पर परिपत्र घनत्व द्वारा संकेत (बच्चे पुग आमतौर पर थोड़ा नीचे निर्देशित है जब खिलौने बच्चे पकड़ रहा है पर देख), और मोटे तौर पर समान रूप से शेष दृश्य कैमरा छवि में वितरित पुग । (ख) गरीब अंशांकन गुणवत्ता, पुग की लंबी और झुका हुआ घनत्व द्वारा संकेत दिया है कि बंद केंद्रित है, और शेष दृश्य कैमरा छवि में खराब वितरित पुग । (ग) के खराब अंशांकन गुणवत्ता और/या दृश्य कैमरा के गरीब प्रारंभिक स्थिति, बंद द्वारा संकेत केंद्रित पुग । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 5
चित्रा 5 . दो बच्चों की आंख की निगाहें आंकड़ों और आँकड़ों पर टिकी हैं । (क) ६० s बातचीत के दौरान नमूना रॉय धाराओं के बच्चे 1 और बच्चे 2 के लिए । धाराओं में प्रत्येक रंग ब्लॉक निरंतर फ्रेम जिसमें बच्चे या तो एक विशिष्ट खिलौना या माता पिता के चेहरे के लिए एक रॉय पर देखा प्रतिनिधित्व करता है । व्हाइट स्पेस उन फ़्रेम का प्रतिनिधित्व करता है जिनमें बच्चे में किसी भी ROIs की नजर नहीं थी. (ख) समय के अनुपात माता पिता के चेहरे और 10 खिलौना ROIs, दोनों बच्चों के लिए देख रहे हैं । अनुपात प्रत्येक रॉय के लिए सभी लग रहा है की अवधि संक्षेप द्वारा गणना की गई थी, और 6 मिनट के कुल सत्र समय से अभिव्यक्त अवधि के विभाजन. (ग) माता-पिता का चेहरा और दस खिलौना ROIs के लिए लगता है की अवधि मतलब, दोनों बच्चों के लिए । मतलब अवधि 6 मिनट की बातचीत के दौरान प्रत्येक रॉय को व्यक्तिगत लग रहा है की अवधि औसत द्वारा गणना की गई थी । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

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Discussion

इस प्रोटोकॉल मार्गदर्शन सिद्धांतों और शिशुओं और छोटे बच्चों के साथ सिर पर चढ़कर नज़र रखने के लिए व्यावहारिक सिफारिशों को लागू करने के लिए प्रदान करता है । इस प्रोटोकॉल के संदर्भ में प्राकृतिक बच्चा व्यवहार के अध्ययन पर आधारित था जनक-बच्चा एक प्रयोगशाला की स्थापना में खिलौने के साथ मुफ्त खेलते हैं । घर में आंख ट्रैकिंग उपकरण और सॉफ्टवेयर अंशांकन और डेटा कोडिंग के लिए इस्तेमाल किया गया । फिर भी, इस प्रोटोकॉल के लिए आम तौर पर सिर की एक किस्म का उपयोग कर शोधकर्ताओं के लिए लागू होने का इरादा है-आंख ट्रैकिंग प्रणालियों के लिए शिशु और बाल विकास में विषयों की एक किस्म का अध्ययन । हालांकि इस प्रोटोकॉल का इष्टतम उपयोग शामिल होगा अध्ययन विशेष दर्जी, इन सामांय प्रथाओं के गोद लेने के संदर्भों की एक किस्म में इस प्रोटोकॉल के सफल उपयोग के लिए नेतृत्व किया है ( 1 चित्र), एक साथ सिर के साथ घुड़सवार नेत्र ट्रैकिंग शामिल माता पिता और toddlers के7,8,9,10, और सिर पर चढ़कर कॉकलियर प्रत्यारोपण के साथ बच्चों सहित नैदानिक आबादी के नेत्र ट्रैकिंग15 और बच्चों autism स्पेक्ट्रम के साथ का निदान विकारों16,17.

इस प्रोटोकॉल प्राकृतिक दक्षताओं और व्यवहार की एक किस्म के विकास की जांच के लिए कई फायदे प्रदान करता है । सिर और शरीर के आंदोलन की स्वतंत्रता है कि सिर ETs की अनुमति शोधकर्ताओं ने दोनों प्रतिभागियों को स्वयं को पकड़ने का अवसर देता है-दृश्य वातावरण उत्पंन और उनके उन वातावरण के सक्रिय अंवेषण । सिर की पोर्टेबिलिटी घुड़सवार ETs ' शोधकर्ताओं को अधिक पारिस्थितिकी वैध संदर्भों में डेटा इकट्ठा करने की क्षमता को बढ़ाता है । इन फायदों के कारण, इस विधि स्क्रीन के लिए एक विकल्प प्रदान करता है, जैसे दृश्य ध्यान, सामाजिक ध्यान के रूप में डोमेन भर में विकास के अध्ययन के लिए समय और आंख पर नज़र रखने के तरीकों पर आधारित है, और अवधारणात्मक मोटर एकीकरण, और पूरक और कभी कभार चुनौतियों का अनुमान शोधकर्ताओं और पारंपरिक प्रयोगात्मक तरीकों का उपयोग कर आकर्षित कर सकते हैं । उदाहरण के लिए, प्रोटोकॉल यहां वर्णित प्रतिभागियों के लिए लग रहा व्यवहार में व्यक्तिगत मतभेद प्रदर्शित करने के लिए अवसर बढ़ जाती है, क्योंकि प्रतिभागियों को नियंत्रण ही नहीं है, जहां पर और कब तक वे एक दृश्य में अपने दृश्य ध्यान केंद्रित के रूप में स्क्रीन के आधार पर नज़र ट्रैकिंग, लेकिन यह भी उनकी आंख, सिर के माध्यम से उन दृश्यों की संरचना पर, और शरीर आंदोलनों और पर्यावरण में तत्वों के शारीरिक हेरफेर । यहाँ प्रस्तुत दो प्रतिभागियों का डेटा कैसे लंबे समय toddlers देखने में व्यक्तिगत मतभेदों को प्रदर्शित करता है और वे सक्रिय रूप से बनाने के लिए और उनके दृश्य वातावरण का पता लगाने में सक्षम हैं जब क्या वस्तुओं toddlers के नमूने. इसके अतिरिक्त, यहां प्रस्तुत डेटा, साथ ही अंय अनुसंधान इस प्रोटोकॉल को रोजगार, सुझाव है कि प्राकृतिक खिलौना में अपने माता पिता के साथ खेलते हैं, toddlers अपने माता पिता के चेहरे को देखो बहुत कम पिछले अनुसंधान4,5 द्वारा सुझाए गए से ,7,8,9,10.

इन लाभों के बावजूद, सिर पर चढ़कर शिशुओं और toddlers के साथ नज़र ट्रैकिंग methodological चुनौतियों का एक नंबर बन गया है । सबसे महत्वपूर्ण चुनौती एक अच्छा अंशांकन प्राप्त कर रहा है । क्योंकि दृश्य छवि केवल 3 डी दुनिया है कि वास्तव में देखा गया था की एक 2d प्रतिनिधित्व है, आंख की स्थिति और टकटकी दृश्य स्थान के बीच एक परिपूर्ण मानचित्रण असंभव है । इस प्रोटोकॉल में दिए गए दिशा निर्देशों का पालन करके, मानचित्रण मज़बूती से "जमीनी सच्चाई" के करीब हो सकता है, लेकिन विशेष ध्यान कई मुद्दों के लिए भुगतान किया जाना चाहिए । सबसे पहले, सिर और शरीर आंदोलन सिर से अनुमति दी आंख ट्रैकिंग घुड़सवार द्वारा की स्वतंत्रता भी मतलब है कि युवा प्रतिभागियों अक्सर आंख ट्रैकिंग प्रणाली टक्कर होगी । यह एक समस्या है क्योंकि आंख या दृश्य कैमरों के सापेक्ष आंख की शारीरिक स्थिति में किसी भी परिवर्तन के पुतले के बीच मानचित्रण बदल जाएगा/सीआर और इसी पिक्सेल दृश्य छवि में भाग लिया । अध्ययन के इन भागों के लिए अलग अंशांकन का आयोजन इसलिए महत्वपूर्ण है, ऐसा करने के लिए विफलता के रूप में एक एल्गोरिथ्म है कि केवल बच्चे की निगाहें सही अध्ययन के एक हिस्से के लिए पटरियों में परिणाम होगा, अगर केवल एक भाग के दौरान अंक जांचना करने के लिए उपयोग किया जाता है । दूसरा, बच्चे के पुतले और सीआर का सही पता लगाने के लिए महत्वपूर्ण हैं । अगर दृश्य छवि में एक अंशांकन बिंदु की साजिश रची है, जबकि पुतला गलत तरीके से पता चला है या बिल्कुल नहीं पाया गया है, तो एल्गोरिथ्म या तो इस अंशांकन एक्स-वाई संबद्ध करने के लिए सीखता है एक गलत शिष्य के साथ दृश्य छवि में समंवय x-y समंवय, या एल्गोरिथ्म जहां पुतला बिल्कुल पता नहीं है मामले में रिक्त डेटा खिलाया जा रहा है । इस प्रकार, अगर अच्छा पता लगाने के अध्ययन के एक खंड के लिए प्राप्त नहीं है, इन फ्रेम के लिए अंशांकन गुणवत्ता गरीब हो जाएगा और पुग कोडिंग के लिए विश्वसनीय नहीं होना चाहिए । तीसरा, क्योंकि बच्चों के सिर और आंखें आम तौर पर गठबंधन कर रहे हैं, दृश्य ध्यान सबसे अधिक बार दृश्य छवि के केंद्र की ओर निर्देशित है । फिर भी, चरम x-y दृश्य छवि में अंशांकन अंक पूरे दृश्य छवि भर में एक सटीक टकटकी ट्रैक स्थापित करने के लिए आवश्यक हैं । इस प्रकार, हालांकि अंशांकन अंक आम तौर पर जब आंख एक वस्तु पर स्थिर है क्षणों में चुना जाना चाहिए, यह दृश्य छवि के सुदूर कोनों में अंशांकन अंक के लिए संभव नहीं हो सकता है । अंत में, ध्यान रखें कि जब भी एक अच्छी नज़र छवि प्राप्त की है और सिस्टम जांचता है, यह सुनिश्चित नहीं है कि डेटा का इरादा विश्लेषण के लिए पर्याप्त गुणवत्ता की है । ऐसे नेत्र शरीर क्रिया विज्ञान के रूप में व्यक्तिगत कारकों में मतभेद, और साथ ही पर्यावरणीय कारकों जैसे प्रकाश व्यवस्था और आंख में अंतर-ट्रैकिंग हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सभी डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते है और क्षमता के लिए डेटा में ऑफसेट या अशुद्धियां पैदा करते हैं । 18 , 19 इस तरह के मुद्दों के लिए और अधिक जानकारी और संभव समाधान प्रदान (भी Franchak २०१७20) देखें ।

शिशुओं और toddlers के साथ काम करना भी सिर के सहिष्णुता सुनिश्चित करने की चुनौती शामिल है सत्र भर में बढ़ एट । इस प्रोटोकॉल में शामिल सिफारिशों को रोजगार, उंर के लगभग 9-24 महीने से शिशुओं के साथ प्रयोग के लिए बनाया गया है, एक प्रयोगशाला उच्च गुणवत्ता वाले सिर प्राप्त कर सकते है-20प्रतिभागियों के लगभग ७०% से आंख ट्रैकिंग डेटा पर चढ़कर । अंय प्रतिभागियों के 30% या तो आंख ट्रैकर के असहिष्णुता के कारण अध्ययन शुरू नहीं हो सकता है या पर्याप्त डेटा के पहले अध्ययन के बाहर उपद्रव (जैसे, > 3-खेलने के 5 मिनट) एक अच्छा नज़र ट्रैक के साथ प्राप्त किया जा सकता है । शिशु और बच्चा प्रतिभागियों के सफल ७०% के लिए, इन सत्रों आम तौर पर 10 मिनट के ऊपर के लिए पिछले, लेकिन बहुत लंबे सत्र वर्तमान प्रौद्योगिकियों के साथ, भागीदार की उंर और कार्य की प्रकृति के आधार पर व्यवहार्य हो सकता है जिसमें प्रतिभागी लगे हुए है । जब अनुसंधान कार्य और पर्यावरण डिजाइनिंग, शोधकर्ताओं मन में प्रतिभागियों के विकास की स्थिति, मोटर की क्षमता के रूप में रखना चाहिए, संज्ञानात्मक क्षमता, और अजनबियों के आसपास सुरक्षा की भावना सहित सामाजिक विकास, सभी को प्रभावित कर सकते हैं प्रतिभागियों का ध्यान अवधि और इच्छित कार्य करने की क्षमता । बहुत छोटी से 9 महीने शिशुओं के साथ इस प्रोटोकॉल को रोजगार भी ऐसे शिशुओं कि अभी तक अपने दम पर नहीं बैठ सकते है propping के रूप में अतिरिक्त व्यावहारिक चुनौतियों को शामिल करेगा, साथ ही नेत्र आकृति विज्ञान और फिजियोलॉजी, जैसे दूरबीन असमानता के विचार, जो बड़े बच्चों और वयस्कों19,21से अलग है । इसके अलावा, इस प्रोटोकॉल सबसे सफल है जब अनुभवी प्रशिक्षित प्रयोगकर्ता, जो वातावरण में डेटा एकत्र किया जा सकता है की सीमा को विवश कर सकते है द्वारा किए गए । अधिक अभ्यास experimenters है, और अधिक संभावना है कि वे प्रयोग सुचारू रूप से आचरण और उच्च गुणवत्ता के नेत्र ट्रैकिंग डेटा इकट्ठा करने में सक्षम हो जाएगा ।

सिर पर चढ़कर नेत्र ट्रैकिंग भी अपेक्षाकृत अधिक समय लेने वाली डेटा कोडिंग के अतिरिक्त चुनौती पैदा कर सकता है । इसका कारण यह है, ROIs खोजने के प्रयोजन के लिए, सिर-नज़र ट्रैकिंग डेटा बेहतर फ्रेम द्वारा फ्रेम द्वारा कोडित है "दृश्य ध्यान के निर्धारण" । यही है, निर्धारण आम तौर पर पहचान कर रहे है जब फ्रेम द्वारा फ्रेम में परिवर्तन की दर-फ़्रेम x-y पुग निर्देशांक कम है, एक संकेत है कि आंखें एक बिंदु पर स्थिर है के रूप में लिया । हालांकि, क्योंकि एक सिर से दृश्य दृश्य है भागीदार सिर और शरीर की गतिविधियों के साथ नजर ट्रैकर चलता है, आंख की स्थिति को सही ढंग से कैसे आंखों सिर के सापेक्ष बढ़ रहे है पर विचार करके foveated जा रहा है एक भौतिक स्थान के लिए मैप किया जा सकता है और शरीर आंदोलनों । उदाहरण के लिए, यदि एक भागीदार उनके सिर और आंखें एक साथ चलता है, बल्कि उनकी आंखों से ही, इस दृश्य के भीतर x-y पुग निर्देशांक अपरिवर्तित भी रह सकते हैं, जबकि एक भागीदार एक कमरे को स्कैन या एक चलती वस्तु पटरियों । इस प्रकार, दृश्य ध्यान के "निर्धारण" आसानी से और सही से केवल पुग डेटा से निर्धारित नहीं किया जा सकता है । सिर पर चढ़कर आँख ट्रैकिंग डेटा में पहचान निर्धारण से जुड़े मुद्दों पर अधिक जानकारी के लिए, कृपया अन्य काम15,22से परामर्श करें । मैन्युअल रूप से डेटा फ्रेम-दर-फ़्रेम पर ROI के लिए कोडिंग निर्धारणों की तुलना में अतिरिक्त समय की आवश्यकता हो सकती है. एक संदर्भ के रूप में, यह 5 और 10 मिनट के बीच अत्यधिक प्रशिक्षित सांकेतिक तौर पर लिया रॉय के लिए मैंयुअल रूप से कोड डेटा के प्रत्येक मिनट यहां प्रस्तुत है, जो 30 फ्रेम प्रति सेकंड में एकत्र किया गया था । कोडिंग के लिए आवश्यक समय अत्यधिक परिवर्तनशील है और नेत्र ट्रैकिंग डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है; ROI लक्ष्यों का आकार, संख्या और विज़ुअल discriminability; सांकेतिक रूप से अनुभव; और एनोटेशन उपकरण का इस्तेमाल किया ।

इन चुनौतियों के बावजूद, इस प्रोटोकॉल flexibly नियंत्रित और प्राकृतिक वातावरण की एक सीमा के लिए अनुकूलित किया जा सकता है । इस प्रोटोकॉल को भी अंय प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जैसे गति पर नज़र रखने और हृदय की दर की निगरानी, के लिए एक उच्च घनत्व multimodal डेटासेट प्रदान करने के लिए प्राकृतिक व्यवहार की जांच, सीखने, और पहले से संभव विकास । सिर में निरंतर प्रगति-नेत्र ट्रैकिंग प्रौद्योगिकी निस्संदेह कई मौजूदा चुनौतियों को कम करने और अनुसंधान प्रश्न है कि इस पद्धति का उपयोग कर सकते है के प्रकार के लिए भी अधिक से अधिक सीमाएं प्रदान करेंगे ।

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Disclosures

लेखक घोषणा करते हैं कि उनके पास कोई प्रतिस्पर्धी या परस्पर विरोधी हित नहीं हैं.

Acknowledgments

यह अनुसंधान स्वास्थ्य अनुदान R01HD074601 (C.Y.), T32HD007475-22 (J.I.B., D.H.A.), और F32HD093280 (L.K.S.) के राष्ट्रीय संस्थानों द्वारा वित्त पोषित किया गया; राष्ट्रीय विज्ञान फाउण्डेशन अनुदान BCS1523982 (L.B.S., C.Y.); और इंडियाना विश्वविद्यालय द्वारा उभरते क्षेत्र अनुसंधान पहल के माध्यम से सीखने: दिमाग, मशीनों, और बच्चों (L.B.S.) । लेखकों ने इस शोध में भाग लेने वाले बच्चे और माता-पिता के स्वयंसेवकों का शुक्रिया अदा किया और जो इस प्रोटोकॉल के आंकड़े और फिल्मांकन में इस्तेमाल किए जाने पर सहमत हुए । हम भी गणना अनुभूति और सीखने की प्रयोगशाला के सदस्यों, विशेष रूप से स्वेन Bambach, Anting चेन, स्टीवन Elmlinger, सेठ फोस्टर, अनुग्रह Lisandrelli, और चार्लेन Tay, विकासशील और इस प्रोटोकॉल honing में उनकी सहायता के लिए सराहना करते हैं ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Head-mounted eye tracker Pupil Labs World Camera and Eye Camera

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References

  1. Tatler, B. W., Hayhoe, M. M., Land, M. F., Ballard, D. H. Eye guidance in natural vision: Reinterpreting salience. Journal of Vision. 11 (5), 1-23 (2011).
  2. Hayhoe, M. Vision using routines: A functional account of vision. Visual Cognition. 7 (1-3), 43-64 (2000).
  3. Land, M., Mennie, N., Rusted, J. The Roles of Vision and Eye Movements in the Control of Activities of Daily Living. Perception. 28 (11), 1311-1328 (1999).
  4. Franchak, J. M., Kretch, K. S., Adolph, K. E. See and be seen: Infant-caregiver social looking during locomotor free play. Developmental Science. 21 (4), 12626 (2018).
  5. Franchak, J. M., Kretch, K. S., Soska, K. C., Adolph, K. E. Head-mounted eye tracking: a new method to describe infant looking. Child Development. 82 (6), 1738-1750 (2011).
  6. Kretch, K. S., Adolph, K. E. The organization of exploratory behaviors in infant locomotor planning. Developmental Science. 20 (4), 12421 (2017).
  7. Yu, C., Smith, L. B. Hand-Eye Coordination Predicts Joint Attention. Child Development. 88 (6), 2060-2078 (2017).
  8. Yu, C., Smith, L. B. Joint Attention without Gaze Following: Human Infants and Their Parents Coordinate Visual Attention to Objects through Eye-Hand Coordination. PLoS One. 8 (11), 79659 (2013).
  9. Yu, C., Smith, L. B. Multiple Sensory-Motor Pathways Lead to Coordinated Visual Attention. Cognitive Science. 41, 5-31 (2016).
  10. Yu, C., Smith, L. B. The Social Origins of Sustained Attention in One-Year-Old Human Infants. Current Biology. 26 (9), 1-6 (2016).
  11. Kretch, K. S., Franchak, J. M., Adolph, K. E. Crawling and walking infants see the world differently. Child Development. 85 (4), 1503-1518 (2014).
  12. Yu, C., Suanda, S. H., Smith, L. B. Infant sustained attention but not joint attention to objects at 9 months predicts vocabulary at 12 and 15 months. Developmental Science. , (2018).
  13. Hennessey, C., Lawrence, P. Noncontact binocular eye-gaze tracking for point-of-gaze estimation in three dimensions. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 56 (3), 790-799 (2009).
  14. Elmadjian, C., Shukla, P., Tula, A. D., Morimoto, C. H. 3D gaze estimation in the scene volume with a head-mounted eye tracker. Proceedings of the Workshop on Communication by Gaze Interaction. , Association for Computing Machinery. New York. 3 (2018).
  15. Castellanos, I., Pisoni, D. B., Yu, C., Chen, C., Houston, D. M. Embodied cognition in prelingually deaf children with cochlear implants: Preliminary findings. Educating Deaf Learners: New Perspectives. Knoors, H., Marschark, M. , Oxford University Press. New York. (2018).
  16. Kennedy, D. P., Lisandrelli, G., Shaffer, R., Pedapati, E., Erickson, C. A., Yu, C. Face Looking, Eye Contact, and Joint Attention during Naturalistic Toy Play: A Dual Head-Mounted Eye Tracking Study in Young Children with ASD. Poster at the International Society for Autism Research Annual Meeting. , (2018).
  17. Yurkovic, J. R., Lisandrelli, G., Shaffer, R., Pedapati, E., Erickson, C. A., Yu, C., Kennedy, D. P. Using Dual Head-Mounted Eye Tracking to Index Social Responsiveness in Naturalistic Parent-Child Interaction. Talk at the International Congress for Infant Studies Biennial Congress. , July (2018).
  18. Holmqvist, K., Nyström, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., Van de Weijer, J. Eye tracking: A comprehensive guide to methods and measures. , Oxford University Press. (2011).
  19. Saez de Urabain, I. R., Johnson, M. H., Smith, T. J. GraFIX: a semiautomatic approach for parsing low- and high-quality eye-tracking data. Behavior Research Methods. 47 (1), 53-72 (2015).
  20. Franchak, J. M. Using head-mounted eye tracking to study development. The Cambridge Encyclopedia of Child Development 2nd ed. Hopkins, B., Geangu, E., Linkenauger, S. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. 113-116 (2017).
  21. Yonas, A., Arterberry, M. E., Granrud, C. E. Four-month-old infants' sensitivity to binocular and kinetic information for three-dimensional-object shape. Child Development. 58 (4), 910-917 (1987).
  22. Smith, T. J., Saez de Urabain, I. R. Eye tracking. The Cambridge Encyclopedia of Child Development. Hopkins, B., Geangu, E., Linkenauger, S. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. 97-101 (2017).

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