A nonvisual eye tracker calibration method for video-based tracking
Notice bibliographique
Résumé
Video-based eye trackers have enabled major advancements in our understanding of eye movements through their ease of use and their non-invasiveness. One necessity to obtain accurate eye recordings using video-based trackers is calibration. The aim of the current study was to determine the feasibility and reliability of alternative calibration methods for scenarios in which the standard visual-calibration is not possible. Fourteen participants were tested using the EyeLink 1000 Plus video-based eye tracker, and each completed the following 5-point calibration methods: 1) standard visual-target calibration, 2) described calibration where participants were provided with verbal instructions about where to direct their eyes (without vision of the screen), 3) proprioceptive calibration where participants were asked to look at their hidden finger, 4) replacement calibration, where the visual calibration was performed by 3 different people; the calibrators were temporary substitutes for the participants. Following calibration, participants performed a simple visually-guided saccade task to 16 randomly presented targets on a grid. We found that precision errors were comparable across the alternative calibration methods. In terms of accuracy, compared to the standard calibration, non-visual calibration methods (described and proprioception) led to significantly larger errors, whilst the replacement calibration method had much smaller errors. In conditions where calibration is not possible, for example when testing blind or visually impaired people who are unable to foveate the calibration targets, we suggest that using a single stand-in to perform the calibration is a simple and easy alternative calibration method, which should only cause a minimal decrease in accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».