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Enregistrement W7097283221

Tracking the Line of Primary Gaze in a Walking Simulator: Modeling and Calibration

2007· article· en· W7097283221 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBitTorrent trackerTracking (education)Eye trackingCalibrationTracking systemGazeLine (geometry)Point (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 ...

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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