Коллектив авторов - Айтрекинг в психологической науке и практике

Рис. 1

В используемой нами версии алгоритм был в значительной степени переработан с целью увеличения производительности, что позволило применять его в режиме реального времени со 100 %-й эффективностью при частоте работы камеры 300 кадров в секунду и выше и размерах изображения от 320x240 до 640x480 пикселей. Измерения показали, что время, необходимое для выделения зрачка на кадре с размером 640x480 пикселей, не превышает 3 мс на ПК с процессором уровня Intel® Core™ i7-920 (2,66 ГГц).

Предельная точность определения центра эллиптической области оценивалась в модельном эксперименте с изображением черного круга на белом фоне. Было установлено, что при различных проекциях изображения на плоскость матрицы видеокамеры, координаты центра определяются с точностью лучшей, чем один пиксель сенсора, что соответствует предельной точности угла поворота глаза 0,5 градуса. Эта точность ограничена шумами матрицы, механическими колебаниями установки, стабильностью освещенности изображения, а также точностью работы выбранного алгоритма.

В наших измерениях камера, программа и фильтр настраиваются на непрерывную съемку и запись видео в файл. Временная привязка координат зрачка ведется от момента запуска камеры по порядковому номеру кадра с учетом периода следования кадров. Координаты, время и номера кадров передаются в программу VisualStimualtor по мере регистрации с помощью интерфейса межпроцессного взаимодействия mailslot (Центр разработки Windows, электронный ресурс).

Для анализа движений глаз нами было разработано оригинальное программное обеспечение VisualStimulator, использующее в качестве предъявляемых стимулов статические изображения (рисунки), динамические ряды (видеофайлы), а также имеющее возможность реализовывать захват экрана монитора, на котором происходит предъявление. Последний пункт может быть очень важен при решении задач, связанных с процессами навигации по сайтам, анализу расположения элементов на рабочем столе и т. д.

Программа управления камерой определяет координаты взора в системе координат сенсора, переход от измеренных координат к координатам предъявляемого изображения производится в программе VisualStimulator. Детальный обзор методов, позволяющих связать координаты «сенсор-стимул», представлен в работе Шила (Sheela, 2011). В нашей программе переход от измеренных координат (х, у) к предъявляемым (X, У) осуществляется с помощью отображающей функции вида:

где коэффициенты и (i = 1.. 6) определяются методом наименьших квадратов из калибровочного измерения.

Калибровка состоит в последовательной демонстрации на экране монитора точек с известными координатами (X, Y) с синхронной регистрацией направленного на них взора испытуемого с координатами (х, у) (рисунок 2). Точки расположены в узлах калибровочной сетки монитора, число узлов по вертикали и по горизонтали задается в настройках программы. При демонстрации изображений на мониторе с соотношением сторон 16:9 использовалось 18 точек, соответствующих шести узлам сетки по горизонтали и трем – по вертикали. Предъявление точек проводится с заданной длительностью по одной, друг за другом.

Рис. 2.Пример удачной калибровки с наложенными на калибровочные точки восстановленными позициями взора. Фиксация в центре – начальная позиция взора испытуемого

Первоначально координаты трека анализируются независимо друг от друга. Каждый временной ряд аппроксимируется кусочной ступенчатой функцией (Lemire, 2007), разбивающей последовательность на интервалы, в пределах которых координата не изменяется или изменяется незначительно. Пересечения полученных интервалов во времени определяют положения фиксаций на треке (рисунок 3). Восстановление положения фиксаций на экране монитора проводится с помощью отображающей функции по координатам, полученным из усреднения измерений на выделенных временных интервалах. Угловое изменение направления взора между двумя последовательными фиксациями определяет амплитуду саккады. В случае, когда амплитуда не превышает 1,4°, две последовательные фиксации объединяются в одну. Выбор данного критерия многократно обсуждался в литературе (Velichkovsky et al., 2005) и может быть обусловлен целями эксперимента, а также анатомо-физиологическими свойствами сетчатки. Так, известно, что угловой размер фовеа глаза человека составляет около 2°. Примером причины выбора иного амплитудного критерия, обусловленного целями эксперимента, может быть, например, необходимость оценки стабильности фиксации взора на одной точке длительное время. В этом случае критичными могут быть также микросаккады и дрейф. Отметим также, что в программе предусмотрена возможность опциональной настройки данного критерия.

Рис. 3.Зарегистрированные X и Y координаты взора в зависимости от времени. Найденные интервалы фиксаций показаны горизонтальными линиями с подписями, соответствующими их длительности в миллисекундах

В случае, когда изучается зрительное внимание в стандартных глазодвигательных парадигмах, интерес представляют саккадические движения глаз. При объединении фиксаций, которые отстоят друг от друга на угол, меньший, чем заданный параметр, происходит пересчет лежащих рядом амплитуд саккад, а также общей длительности полученной новой фиксации, которая является суммой двух объединяемых.

Камера устанавливается сбоку под прямым углом к направлению взора испытуемого и регистрирует изображение глаза, отраженное от «теплого зеркала» – специального эмиссионного фильтра, пропускающего свет видимого спектра и отражающего волны инфракрасного диапазона (более 800 нм). Эмиссионный фильтр располагается в плоскости, расположенной под углом 45° к плоскости зрачка. Это позволяет убрать видеокамеру из поля зрения испытуемого, а также расположить ее в плоскости, параллельной плоскости зрачка. Такое расположение видеокамеры позволяет избежать погрешностей, обусловленных угловыми искажениями при вычислении координат центра зрачка.