Tracking the Line of Primary Gaze in a Walking Simulator: Modeling and Calibration
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a system for tracking the Line of Primary Gaze (LoPG) of subjects as they view a large projection screen. LoPG is monitored using a magnetic head tracker and a tracking algorithm. LoPG tracking can also be combined with a head mounted eye tracker to enable gaze tracking. The algorithm presented uses a polynomial function to correct for distortion in magnetic tracker readings, a geometric model for computing LoPG from corrected tracker measurements, and a method for finding intersection of the LoPG with a screen. Calibration techniques for the above methods are presented. Results of two experiments validating the algorithm and calibration methods are also reported. Experiments showed an improvement in accuracy of LoPG tracking provided by each of the two presented calibration steps yielding errors in primary gaze-point measurements of less than two degrees over a wide range of head positions. AUTHOR'S NOTE This work was supported in part by National Institutes of Health Grant EY12890. Commercial eye tracker manufacturers, such as SR Research (Osgoode, ON Canada), ISCAN (Burlington, MA) and Applied Science Laboratories (ASL: Bedford, MA), market systems for monitoring point of regard on a display surface (combining head and eye tracking), but the manufacturers of these systems provide the devices as black-box tools. This makes it difficult for researchers to modify these trackers for special applications such as the large display and wide range of head movement needed for our walking simulator (Figure 1). This simulator takes the form of a projected virtual environment where a subject views computer generated images projected onto a large screen (Southard, 1995). Access to the algorithms and intermediate variables computed within the commercial gaze ...
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».