Transcript EyeTracking - PRIMA PARTE

BIPLAB
Biometric and Image Processing Laboratory
Eye Tracking Analisys
Caratteristiche Biometriche
Caratteristiche
Biometriche
Statiche o
Fisiologiche
Impronte
Digitali
Mano
Volto
Dinamiche o
Comportamentali
Occhio
DNA
Voce
Calligrafia
Stile di
battitura
Andatura
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Panoramica
Cos'è
l’Eye
Tracking
?
Si intende la "registrazione
dello
sguardo",
ovvero un processo che
misura e registra il
percorso dello sguardo
delle persone durante
l'osservazione di
immagini.
(velocità, direzioni, durata,xy...)
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Applicazioni
Alcune applicazioni :
- Marketing
. vetrine dinamiche
. statistiche
- Medico
. ginnastica oculare
. dignostica
- Sicurezza
. profilo psicologico
. riconoscimento biometrico
... e molti altri !
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Biometria
Nell’ambito biometrico :
E’ possibile studiare il
movimento dello sguardo in
presenza di un volto come
biometria comportamentale.
(soft-biometric)
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Lo sguardo
Movimendi saccadici :
Vi sono diversi meccanismi che rendono
possibili i movimenti oculari:
- il meccanismo saccadico,
- il meccanismo di inseguimento lento,
- il riflesso ottocinetico,
- il riflesso vestibolooculomotore.
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Biometria
Soft Biometric :
Identità comportamentale
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Quelle di tipo comportamentale
come
camminata, firma, battitura
tasti, etc…, sono legate al
contesto in cui vengono
rilevate e vengono abbinate a biometrie di tipo
hard
per
aumentare
l’accuratezza nei sistemi
di riconoscimento biometrico.
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Obiettivo
Obiettivo :
del seguente esperimento è studiare se il
modo di osservare di un
individuo in presenza di
un volto è una biometria
soft.
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L’esperimento
Svolgimento :
sono state sottoposte
all’osservazione
di
alcune
persone
un
gruppo di foto di volti
noti
e
non
noti
intervallati da pagine
bianche.
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Eye Tracker
Tobii 1750 :
Corredata di telecamera e 5 diodi , sfrutta il
riflesso corneale alla luce infrarossa. La
pupilla rimane più luminosa e si può meglio
delineare il contorno.
(fenomeno “bright pupil”)
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Gli strumenti
Lo strumento applicativo utilizzato per
l’elaborazione dei dati è l’ambiente Matlab,
scelto per la sua velocità di stesura di
procedure di calcolo scientifico.
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L’esperimento
Acquisizione
Normaliz
zazione
Studio del comportamento :
- acquisizione
mostriamo i volti
- normalizzazione
scartiamo dati non validi
- analisi
raggruppiamo i dati
- considerazioni
interpretiamo i risultati
-Nuove strategie
ipotiziamo nuovi esperimenti
Analisi
Nuove strategie
Considerazioni
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L’esperimento
Protocollo :
1. al tester viene inizialmente detto che gli
saranno mostrate delle immagini (senza
specificare di che tipo), precedute da schermate
bianche con una croce al centro: quando c’è la
schermata con la croce dovrà guardare quella,
quando ci sono le immagini potrà guardare dove
vuole
2. la schermata bianca con la croce rimane
visualizzata 3 secondi
3. ogni immagine rimane visualizzata per 6
secondi.
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L’esperimento
Campionamento ottenuto :
- L’osservatore
ha
buona parte del volto.
esaminato
- I punti di interesse si trovano
nelle zone di maggior dettaglio.
- I tempi spesi su ogni punto sono
equilibrati.
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L’esperimento
Alcune
registrazioni
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L’esperimento
I punti osservati
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L’esperimento
Alcune foto osservate
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L’idea di base
Analisi effettuata di seguito è orientata all’aspetto
semantico delle informazioni più che a quello
geometrico.
?
Confrontiamo regioni di interesse di foto diverse
semanticamente uguali (naso con naso).
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L’idea di base
Costruiamo una maschera che ci permette di paragonare
i punti osservati su foto diverse, considerando ROI
semantiche uguali (naso con naso, bocca con bocca)
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L’idea di base
Caratteristiche considerate:
1 Sfondo
2 Volto
3 Fronte
4 Occhio dx
5 Occhio sx
6 Sopracciglio dx
7 Sopracciglio sx
8 Naso
9 Orecchio dx
10 Orecchio sx
11 Bocca
12 Labbra
13 Mento
14 Zigomo dx
15 Zigomo sx
16 Profilo alto
17 Profilo basso
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L’idea di base
Costruiamo le maschere di ogni soggetto osservato.
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L’idea di base
Alcune maschere utilizzate.
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Funzione di associazione
Funzione di associazione ;
ROI(x,y) = ID;
- Data una coppia di coordinate viene
ricavata la regione di appartenenza
del punto osservato.
- In questo modo possiamo sommare
i tempi spesi in una stessa ROI
(Region Of Interest).
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L’estrazione delle caratteristiche
Estraiamo un vettore delle
caratteristiche per ogni osservazione,
sommando i valori di “duration” dei
punti osservati in ogni area di
interesse.
Elemento del vettore
=
Tempo impiegato su una determinata area di
interesse
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Tipologia
I esperimento
88 osservatori su 16 soggetti
II esperimento
36 osservatori su 16 soggetti
III esperimento
16 osservatori su 16 soggetti
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Analizziamo le informazioni
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