アイトラッキングは深刻な市場セグメントであることを忘れないでください。
影響力のある代理店Markets＆Markets の推定によると、 ITトラッキングの世界市場自体は2023年までに1兆3,765億ドルに達し、年間成長率は27.4％、安定した予測により、既製のITトラッカーの出荷量は約756千台/年に達します。 もちろん、ITトラッキングを大規模な産業（たとえば、ニューロマーケティング、AR / VR、ゲーム産業、デジタル医療など）に適用することを検討すると、その数は何度も増加します。
一般に、IT追跡業界では、過去数年間で独立したプレーヤーの数が一貫して減少する現象が観察されています。 ただし、スウェーデンのTobiiやCanadian SR Research（Eyelink）などの眼球記録システムの最大のメーカーは、外部ソースから追加のリソースを引き出し、その半独占的地位を強化しています。
同時に、企業は中規模の企業やスタートアップを買収しています。 例：
-GoogleはEyefluenceを買収しました 。
-Facebook - EyeTribe 、
-2017年6月のApple-ドイツ企業SMIは、最大120 Hzのサンプリング周波数で視線をリアルタイムでキャプチャおよび記録するためのブランド技術を備えています。
エキサイティングなイベントも発生します。 そのため、最近では、わずか48時間でのTobiiの市場価値が急上昇しています...アナリストは途方に暮れており、陰謀論を提唱しています。
ニューロデータラボでは、市場を定期的に監視し、独自のソフトウェアITトラッカーを開発するだけでなく、サードパーティのソリューションでの作業でかなりの経験を積んでいます。 それらについて詳しく説明します。
現在、視線追跡（ビデオ眼球記録法とも呼ばれます）は、人間の視覚的注意を研究するための一般的なツールです。 多くの精神生理学的プロセスは、目の動きのパラメーター、まばたき、瞳孔幅の変化（疲労、認知負荷、感情反応など）のパラメーターに反映されます。 現在、実用的な目的のために、トラッキングは主にニューロマーケティングのユーザビリティ研究に使用されています。 さらに、ビデオ眼球運動記録装置は、視線を制御するためのゲームおよび補助コントローラー（ Tobii4Cまたは以前のTobiiEyeXモデルなど）にその用途を見出しました。 IT追跡に基づいて、ドライバーとディスパッチャーの注意制御システムが活発に開発されています（記事Sampei et al。、2016; Dongare、Shah、2016; Anguliar et al。、2017）、 「スマートホーム」の要素、またはEye of Horusは作成プロジェクトですアイテムを管理するためのポイント。
研究所のITトラッカーは限られた数のブランドで代表され（その中で最も有名なのはEyeLinkとTobiiです）、コストが非常に高いため、広範囲に使用するにはあまりアクセスできません。 比較的低コストの商用ITトラッカーは、モニターに取り付けられたGazePointトラッカー（675ドルから ）です。しかし、いくつかの欠点があります。被験者の頭部の動きの許容範囲が小さい（わずか25x11x15cm）とかなり粗雑なソフトウェアです。
現在の市場状況とビデオ眼球運動への関心の高まりを考えると、人間の眼球運動の挙動とデータ分析の研究を設計するためのさまざまな手作りのソリューション（ハードウェアとソフトウェア）、およびウェブカメラを使用したIT追跡の分野の開発があると言えます。
即興の素材からアイトレカー
自己組織化のためのオープンソースソフトウェアとトラッカーのほぼ完全なリストは、 ここにあります 。 それに加えて、 Open Eyes 、 PupilLabs 、 PyGazeを追加する価値があります 。 ちなみに、PyGazeの作成者であるEdwin Dalmaijer（Edwin Dalmaijer）は、 「実験心理学者のためのPython」という本を詳細なガイドとともに出版しています。ブックマークに追加することをお勧めします。
ウェブカメラベースの追跡
従来のウェブカメラに基づくIT追跡ソリューションは、オンラインプラットフォーム（主にユーザビリティテスト用に「調整」）とアマチュアまたは商用SDKの2つのカテゴリに分類できます。
オンラインプラットフォームでは、アカウントの作成、実験の作成（画像のセットのアップロードなど）、および研究参加者へのリンクの送信を提供しています。 被験者は、ウェブカメラへのアクセスを許可し、実験の準備をする必要があります（メガネを外し、カメラから明るい光源を取り除き、キャリブレーションと移動をできる限り少なくします）。 明らかに、このような実験計画では被験者の行動と条件を制御することは不可能です。したがって、精度はさまざまであり、時には多くのことが望まれます。
したがって、リストの順に：
-EyesDecide（Xlabs） ：視線のかなり粗いローカライズを備えたプラットフォーム（被写体が動かない場合）。 顔検出（3Dモデルの作成中）、30ポイントごとのキャリブレーションがあり、それぞれが数回表示されます+テストの終了時に追加のキャリブレーションが行われます。
-WebGazer ：顔検出があります。 キャリブレーションは、画面上でカーソルを動かし、その上に注視を固定することにより、被験者自身によって実行されます。 トラッカーを正確と呼ぶことはできません。 さらに、画面のある部分を見て、カーソルを別の部分に移動する場合、他のすべてが同じであるトラッカーは、カーソル上の注視の位置を検出することを好みます。
-Eyezag ：このプラットフォームでは、簡単な実験を行うことができます。 テストはキャリブレーション（16ポイント）で始まり、それで終わりますが、9ポイントです。 このプラットフォームには頭部追跡システムがないため、可能な実験の時間は数分に制限され、被験者への通常の要求は動かないようにしています。 デモテストの結果は、リクエストに応じて入手できます。 多数の被験者がいる視線の大まかな位置特定およびストリームテストのタスクに非常に適しています。
- ユーザーズームとスティッキーは、ウェブカメラを使用したユーザビリティテスト用のもう2つのプラットフォームですが、テスト結果はまだ確認できていません（ユーザーズーム-ユーザビリティ調査の例を送信しますが、ソフトウェアのデモ版を共有しませんでした;スティッキーデモでは、実験の範囲を設定し、画像で関心のある領域を強調して実行できますが、デモの最終結果を原則的に評価することはできません。テスト手順は、ユーザーのコンピューターの位置、照明などに関する質問から始まります。校正-で とにかく提案デモ版で - 続いていません）。
一般公開されているアマチュアプロジェクトと商用SDKは満足のいくものではありませんが、それらを見るのは興味深いです。 それらのいくつかに言及します。
-GazeRecorder ：顔認識システム、キャリブレーション（ 5〜17ポイント）が含まれています。 17ポイントによるキャリブレーションは非常に長い時間（約2分）処理され、3〜5秒後に「スリップ」しました。
-TrackEye ：USB 2.0経由で接続されたカメラに基づくトラッカー。ダウンロードしたビデオを分析するオプションもあります。 メインビデオに加えて、追跡時には、アルゴリズムの動作を示すいくつかのウィンドウが起動しますが、それらは瞳孔が正しく追跡されていないことを明確に示しています。
-GazeTracker ：検出パラメーター（瞳孔、レンズフレア）、ビデオコントラスト、キャリブレーション（ 9、12、16ポイント。異なる速度を設定できます）の設定があります。 オプションで解像度を指定できるにもかかわらず、キャリブレーションはモニターのサイズに適応しません。 事前に設定をいじっていても、瞳孔検出アルゴリズムは不正確です。代わりに、暗くて丸い、瞳孔に似ている他の何かを認識することがあります（たとえば、天井の火災警報や特定の角度からの鼻孔）。 トラッカーは、頭の位置を考慮せず、小さな回転で目を「失います」。
-SentiGazeSDK ：頭の位置を考慮しません。顔検出は平均以下です。 点滅中に、SDKはエラーを発し、顔を検出できないことを通知します。さらに、頭の鋭い回転では動作しません。
-InSightSDK（Sightcorp） -ダウンロード可能なビデオで動作します。 正面撮影中にビデオの顔を検出しますが、コーナリングの際に誤検出が発生します（最初に人間の頭が横になっているビデオをロードするとエラーになります）。 目の検出も低品質です（ダウンロードされたビデオでは、18秒間続き、被写体が正面から記録され、データの77.2％がX座標で失われ、33.18％がY座標で失われました）。
間違いなく、このようなプロジェクトは、私たちの記事にリストされているプロジェクトよりもはるかに多くあります。 もちろん、そのような開発は研究所のITトラッカーを置き換えたり、それを超えることはできませんが、問題は既知であり、適切なソリューション（価格と品質の点で）はすぐそこにあります。 これは複雑で興味深いタスクです。そして、市場の見通しは無視すべきではありません。
最も一般的なビデオでの目の動きの分析には、最低限、頭部の動きの追加追跡、理想的な顔検出が必要であり、瞳孔がフレーム内の非常に小さな領域を占めるという事実によって複雑になります。 これらのニュアンスはすべて間違いなく考慮されます。 要約すると、このような技術を作成することで、特に二者間および多国間コミュニケーションのエピソードにおいて、通常の状況で人の行動を徹底的に研究し、詳細な「感情的反応のマップ」を作成できるようになることに注意してください。アイトラッカーと複雑な据え付け設備の助けを借りてこれを達成することはほとんど不可能です。
材料に取り組んだ：
マリア・コンスタンティ ノーバ 、 ニューロデータ・ラボの研究者 、生物学者、生理学者、視覚感覚系、眼球運動および動眼神経の専門家。
参照：
Aguilar WG、Estrella JI、Lopez W.、Vanessa AbadV。リアルタイムの視線パターン分析に基づくドライバー疲労検出//インテリジェントロボット工学と応用に関する国際会議。 2017.P. 683-694。
Dongare H.、Shah S.ラズベリーPiの交通安全のための視線追跡と視線外れ検出//電気、電子、計装、制御工学の革新的な研究の国際ジャーナル。 2016. V.4（6）。 P.154-157。
三平K.、小川M.、トーレスCCC、佐藤M.、三木N.ウェアラブル透明目検出システムを使用した精神疲労モニタリング//マイクロマシン。 2016. V.7（2）。 P. 20。