Оглавление 2
Введение 3
Обзор eye-tracking систем 5
Контактные типы 6
Eye-tracker - очки 6
Контактные линзы 7
Бесконтактные типы 8
Дистанционный eye-tracker 8
Web-камера 9
Самое первое eye-tracking устройство 10
Обзор существующих eye-tracking систем 11
Smart eye 12
Gazepoint 13
Eye link 14
Выбор наилучшего решения 15
Алгоритмы, используемые в eye-tracking системах 16
Калибровка устройства 17
Алгоритм CDF распределения 19
Градиент локализация на основе алгоритма Fabian Timm 21
Проектирование системы определения направления взгляда на рекламный баннер... 24
Общий вид устройства 24
Устройство системы 25
Описание устройства, находящегося в машине 28
Получаемые данные от eye-tracker 30
Описание устройства системы для расчета результатов 31
Устройство базы данных 31
Анализ данных от eye-tracker 33
Сравнительный анализ 37
Обзор аналогов системы 37
Статистические данные 38
Заключение 39
Список использованной литературы 40
Человеческий глаз имеет уникальное строение и уникальные возможности, которые позволяют получать человеку до 80% всей информации. Именно по этому, широкое развитие получили eye- trad
Сегодня, при помощи технических возможностей eye-tracking систем,
мы можем проанализировать восприятие тех или иных предметов пользователем при взаимодействии с ними. Данная технология широко активно используется специалистами, которые занимаются изучением эффективностью привлечения человеческого внимания тем или иным предметом [14].
На данный момент, системы eye-tracking позволяют определить так называемые зоны внимания человека в магазинах, в журналах. Однако, систем, способных проанализировать эффективность рекламных щитов на дорогах на предмет эффективного привлечения человеческого внимания нет.
Объектом данного проекта является разработка системы для определения эффективности рекламы на дорогах с помощью системы eye-tracking, которая позволит нам разработать эффективные алгоритмы, а так же помогут нам выяснить эффективность рекламы, а также выявить наиболее благоприятные для расположения рекламных щитов участки дорог.
Предметом данной работы будет являться система, позволяющая анализировать эффективность рекламы на дорогах, позволяющая увеличить эффективность рекламы для рекламодателей и предоставить лучшие предложения для заказчиков[13].
Целью данной работы является проектирование системы для определения эффективности рекламы на различных участках дорог с использованием существующих решений для eye-tracking’a.
Для достижения цели были решены следующие задачи:
1. Обзор eye-tracking систем
2. Изучение принципа работы eye-tracking систем
3. Сравнение существующих eye-tracking систем
4. Анализ получаемых данных от eye-tracking систем
5. Описание системы для определения эффективности рекламы
В рамках данной работы будет описана система, которая позволит расширить возможности по анализу эффективности рекламы на дорогах и позволит рекламодателям выбирать наиболее благоприятные участки дорог для размещения рекламных объектов.
В рамках данной работы была спроектирована система для определения количества просмотров рекламных щитов с использованием технологии eye¬tracking, а также предоставлен обзор существующих решений на рынке и изучены основные принципы работы данных устройств.
На данный момент, технологии eye-tracking’a развиваются достаточно стремительно, позволяя использовать их практически повсеместно, и снижать негативное воздействие на человека практически на нет.
За последнее время было опубликовано много научных работ посвященных теме eye-tracking^, однако в основном это работы зарубежных лабораторий и исследовательских центров. Основными проблемами eye¬tracking систем являются их высокая цена и неудобность использования некоторых устройств вне лабораторий и исследовательских центров, что мешает популяризации данных исследований.
Разработанная нами система, позволяет существенно сократить расходы на исследования, позволяя компаниям развивать данное направление параллельно основному, так как на российском рынке данные исследования не проводятся. Важным отличием будет являться и то, что при помощи относительно дешевого по сравнению с конкурентами оборудовании мы сможем предоставлять заказчикам действительно качественные данные по достаточно демократической цене, так как данная система не нуждается в постоянном обслуживании и может эксплуатироваться вне стен лабораторий.
Систему можно улучшать и развивать в дальнейшем, так как разработка eye-tracking систем не стоит на месте - появляются все новые алгоритмы для работы данных устройств, появляются более быстрые и эффективные алгоритмы, позволяющие ускорить обработку входящих данных. На стороне компании для расчетов можно также использовать более эффективные алгоритмы с использованием дополнительных данных, которые можно собирать во время работы устройства.
1. Современные ай-трекеры и их возможности для юзабилити- тестирования. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://usabilitylab.ru/blog/eye-trackers-i-ih-vozmozhnosti/
2. Towards Accurate Eye Tracker Calibration - Methods and Procedures. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050914011594
3. Face Detection using Haar Cascades. //OpenCV, [Электронный ресурс]. -
Режим доступа:
http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial py face detection.html
4. Eye tracking trough history. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://eyesee-research.com/blog/eye-tracking-history/
5. Smart eye pro. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://smarteye.se/wp-content/uploads/2016/10/Smart-Eye-Pro.pdf
6. Gazepoint documentation, [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gazept.com/dl/Gazepoint API v2.0.pdf
7. PyGaze research paper, [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.3758%2Fs13428-013-0422-2
8. Calibration of Video-Oculographical Eye-Tracking System.//
N.Ramanauskas, Electronics and electrical engineering, 2006, №8(72).-с.65-
68. _[Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://pdfs.semanticscholar.org/2130/14deaf06f58c64061f65c407d15d8406 cc54.pdf
9. Automatic Adaptive Center of Pupil Detection Using F ace Detection and CDF Analysis. //Proceeding of the international MultiConference of Engineers and Computer Scientists 210, Vol. 1, IMECS 2010, Hong Kong, [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.iaeng.org/publication/IMECS2010/IMECS2010 pp130-133.pdf
10. Accurate eye center localization by means of gradients. //Institute for Neuro- and Bioinformatics, [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.inb.uni-luebeck.de/fileadmin/files/PUBPDFS/TiBa11b.pdf
11. Evaluation of temporal stability of eye tracking algorithms using webcams. //
Expert Systems with Applications, Volume64, December 2016.-C.69-83. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417416303761
12. Оптико-электронное устройство для бесконтактного усправления автоматизированными подсистемами автомобиля. //Болецкий Евгений Борисович, дис. Канд. Тех. Наук., 2016.-109 с. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.swsu.ru/structura/aup/upiakvk/oad
13. Eye Tracking for Marketing. //Discida Team, 2016, [Электронный ресурс].
- Режим доступа: http://www.itrackingresearch.com/2016/02/eye-tracking- for-marketing-pt1/
14. Analysis of Advertising Effectiveness with Eye Tracking.// G. Theuner, K.
Pischke, T. Bley Proceedings of Measuring Behavior, 2008.-с.229-230. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.noldus.com/mb2008/individual papers/FPS eye tracking/FPS e ye tracking Theuner.pdf
15. Pros and cons of Raspberry pi. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://sites.google.com/site/mis237groupproiectraspberrypi/home/what-is- raspberry-pi/pros-and-cons-of-the-raspberry-pi
16. Введение в Post GIS. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://live.osgeo.org/ru/quickstart/postgis quickstart.html