A review of experimental task design in psychophysical eye tracking research

While eye tracking is a technique commonly used in the experimental study of higher-level perceptual processes such as visual search, working memory, reading, and scene exploration, its use for the quantification of basic visual functions (visual acuity, contrast sensitivity, color vision, motion detection) is less explored. The use of eye movement features as dependent variables in a psychophysical investigation can serve multiple roles. They can be central in studies with neurological patients or infants that cannot comply with verbal instructions, understand task demands, and/or emit manual responses. The technique may also serve a complementary role, determining the conditions under which a manual or verbal response is given, such as stimulus position in the visual field, or it can afford the analysis of new dependent variables, such as the time interval between oculomotor and manual responses. Our objective is to review the literature that applied the eye tracking technique to psychophysical problems. The two questions our review raises are: can eye movements (reflex or voluntary) be an objective index of stimulus detection in psychophysical tasks? If so, under what conditions, and how does it compare with traditional paradigms requiring manual responses? Our (non-systematic) methodological review selected studies that used video-oculography as the technique of choice and had a basic visual function as their primary object of investigation. Studies satisfying those criteria were then categorized into four broad classes reflecting their main research interest: (1) stimulus detection and threshold estimation, (2) the effects of stimulus properties on fixational eye movements, (3) the effects of eye movements on perception, and (4) visual field assessment. The reviewed studies support the idea that eye tracking is a valuable technique for the study of basic perceptual processes. We discuss methodological characteristics within each of the proposed classification area, with the objective of informing future task design

Multikamerabasiertes Verfahren zur Fokusebenenbestimmung für eine AR-Datenbrille mit adaptiver Optik

Logistikmitarbeiter können mit Augmented-Reality-Datenbrillen ausgerüstet werden, um relevante Daten in ihr Sichtfeld einblenden zu lassen. Mithilfe moderner Datenbrillen können Visualisierungen dabei aufgrund der Brennweitendifferenz zwischen dem menschlichen Auge und der Datenbrillenoptik meist nur auf definierte Entfernungen scharf dargestellt werden. Ein Angleich der Brennweite der Optik an die Brennweite des Auges ermöglicht eine scharfe Darstellung der Inhalte innerhalb des Griffbereiches des Mitarbeiters. Zur Realisierung dieses Ansatzes wird in dieser Arbeit ein multikamerabasiertes Verfahren zur automatischen Adaptierung der Optikbrennweite vorgeschlagen. Für die Brennweitenadaptierung wird ein Ansatz zur Pupillendetektion in Kombination mit einer 3D-Umgebungskamera vorgestellt. Da geläufige Algorithmen zur Pupillendetektion nicht für die Verwendung auf eingebetteten Systemen optimiert sind, wird der Schwerpunkt auf die Entwicklung eines geeigneten ressourcenarmen Algorithmus gelegt. Die nötige Relation zwischen dem menschlichen Auge und der 3D-Kamera wird dabei über einen Ansatz der mehrstufigen Ebenenkalibrierung realisiert. Die gewonnenen 3D-Tiefeninformationen werden anschließend mithilfe einer adaptiven Flüssiglinse zur Brennweitenjustierung der Optik genutzt. Da aktuell keine Datenbrillen mit den genannten Komponenten erhältlich sind, wurde eine eigenes Konzept realisiert. Die später beabsichtigte Anwendung soll dem Nutzer dabei Informationen zur Umsetzung aktueller Aufgaben anzeigen und diese direkt auf die Brennweite des Auges anpassen, um dessen kognitive Belastung zu reduzieren.:1 Einleitung 1 1.1 Aktueller Stand der Technik 2 1.2 Systemübersicht 6 1.3 Inhaltliche Gliederung 8 1.4 Wissenschaftlicher Beitrag 9 2 Theoretische Vorbetrachtungen 11 2.1 Augmentierte Realität 11 2.1.1 Übersicht 11 2.1.2 Videoaufnahme in Echtzeit 13 2.1.3 Tracking 13 2.1.4 Registrierung 15 2.1.5 Visuelle Ausgabemöglichkeiten 16 2.1.6 Eye-Tracking in AR 17 2.2 Das menschliche Auge 18 2.2.1 Anatomie 19 2.2.2 Das Auge als dioptrischer Apparat 22 2.2.3 Die Pupille 25 2.2.4 Verhaltensanalyse des Auges 26 2.2.5 Die retinale Signalverarbeitung 27 2.3 3D-Umgebungen 29 2.3.1 Kameramodell 29 2.3.2 Stereoskopie 32 2.3.3 Strukturiertes Licht 37 2.3.4 Time of Flight 39 3 Entwurf einer AR-Datenbrille mit blickpunktabhängiger Brennweitenadaptierung 42 3.1 Gesamtsystem 42 3.2 Infrarotbeleuchtung für die Eye-Tracking-Kamera 44 3.2.1 Gefährdung der Kornea durch IR-A Strahlen 47 3.2.2 Thermische Netzhautgefährdung – schwacher visueller Reiz 48 3.2.3 Überprüfung der Einhaltung der Grenzwerte der selektierten IR-LED 50 3.3 Optisches System 53 3.4 Adaptive Linse 55 3.5 3D-Umgebungskamera 56 3.6 Recheneinheit 58 4 Eye-Tracking 59 4.1 Einleitung 59 4.2 Voruntersuchungen 64 4.3 Eye-Tracking-Algorithmus „Fast Ellipse Fitting “(FEF) 67 4.3.1 Stand der Forschung 67 4.3.2 Übersicht 69 4.3.3 Schwellwertapproximation 70 4.3.4 ROI-Findung / hochaufgelöste Schwellwertsuche 72 4.3.5 Pupillendetektion 75 4.3.6 Anfälligkeiten 76 4.4 Validierung 81 4.5 Zusammenfassung 85 4.6 Diskussion 86 5 Blickpunktschätzung 87 5.1 Einleitung 87 5.2 2D-Blickpunktschätzung 89 5.2.1 Einleitung 89 5.2.2 Evaluierung 92 5.3 3D-Blickpunktschätzung 100 5.3.1 Stand der Technik 100 5.3.2 Aufnahme von Kalibrierungspunkten im 3D-Raum 103 5.3.3 Algorithmen zur 3D-Blickpunktschätzung 104 5.3.4 Evaluierung 108 5.4 Zusammenfassung 111 5.5 Diskussion 111 6 Blickpunktanalyse 113 6.1 Filterung der Augenbewegungen/Glint-Vektoren 113 6.1.1 Stand der Forschung 113 6.1.2 Glättung der Glint-Vektoren 116 6.2 Blickpunktauswertung 117 6.2.1 Display-Steuerung 119 6.2.2 Eye-Tracking zur Informationsergänzung 125 6.2.3 Validierung der 3D-Blickpunktschätzung 131 6.3 Zusammenfassung 135 6.4 Diskussion 136 7 Zusammenfassung 138 8 Ausblick 140 9 Literaturverzeichnis 142 A Anhang 15