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informatik artikel (Interpretation und charakterisierung)

Eye tracking


1. Java
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Head tracking erlaubt schon eine sehr gutes Darstellen der Bilder angeglichen an die Sicht des Benutzers. Es ist jedoch nicht nötig überall die gleich hohe Auflösung zu benutzen, da das Auge nur im Fokus scharf sieht. Man könnte also vom Brennpunkt startend nach außen hin immer geringere Auflösung benutzen, ohne daß dies der Benutzer merken würde. Das bedeutet wiederum Performancegewinn. Um diesem Problem entgegenzukommen wurde das Eye tracking entwickelt, das in vier Gruppen eingeteilt wird:
 limbus tracking: Die Grenzlinie zwischen Iris und Limbus ist sehr scharf und kann deshalb leicht identifiziert werden. Auf der Brille des Benutzers sind Infrarot-LEDs und Photo-Transistoren angebracht, um durch Reflexion an der Iris und des Limbus auf die Blickrichtung zu schließen. Dieses System ist ziemlich genau (Fehlerquote zwischen 1° und 3°).
 image tracking: Hier werden Kameras die das Auge filmen verwendet. Die Bilder werden miteinander mit verschiedenen Techniken verglichen und bearbeitet um auf die Blickrichtung zu schließen. (Fehlerrate ca. 1°)
 electro-oculography (EOG): Seitlich an den Augen sind Elektroden positioniert, um das Potential zwischen Cornea und Retina zu messen (15 Mikrovolt - 200 Mikrovolt). Dieses System ist sehr unzuverlässig, weil es Muskelzuckungen und externe elektrische Interferenzen nicht berücksichtigen kann.
 corneal reflection: Photo-Transistoren analysieren die Reflexion von abgestrahltem Licht an der konvexen Cornea.. Dieses System verspricht eine ziemlich hohe Genauigkeit (Abweichung 0,5° - 1°) ist jedoch sehr aufwendig zu kalibrieren. Ein weiteres Problem ist die Augenflüssigkeit, die die Reflexion beeinflußt.

 
 




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