FavoritesSummaryプロトコルの目的は、実験室で使用するためのビデオデータを収集する方法を詳述することです。データを見ている参加者の目を追跡するデータと、機械学習の手法を使用して見ていたビデオのコンテンツを効率的に分析する方法を記録する方法。here.Abstract都市で生活する人が増えていく中で、日々の動きや収集できるデータを研究する方法が重要で価値あるものとなっています。行動の範囲に接続することが知られています。ビジョンは絶え間ない目の動きの結果であるため、雑音とは何かということから重要なことは、複雑でデータ集約的である。彼らに提示されたものと比較して人々が見るものを制御することも重要な課題です。次に、自然で複雑なシーンのビデオのアイトラッキングを組み合わせて分析する方法と、ビデオのコンテンツを分析するための機械学習手法を示します。このプロトコルでは、撮影したビデオからのデータの分析、ビデオが参加者の視線データを記録するのに最もよく使用される方法、ビデオのコンテンツを分析してアイトラッキングデータと組み合わせる方法に重点をおいています。我々は、結果の簡潔な要約と、複雑な環境におけるさらなる研究のための方法の可能性についての議論を提示する。Introduction都市環境における私たちの日々の経験は、私たちの健康と幸福に大きく影響します。これらのビューは、公園の設計についての意思決定を導くために、アイトラッキング機器を使用して定量化することができます.ただし、生成される視線追跡データの量と、このデータの意味に関する問題が発生します。ラボや自然環境で視線データを記録するための設備がより使いやすく、より強力になるにつれて、研究者は、意思決定の質問に役立つデータをどのように収集して分析できるかを検討する必要があります。これまでのところ、多くのアイトラッキング研究では、調査や実験室の設定4で写真を使用してきました。ビデオやウェアラブルモバイルアイトラッカーの使用を含むアイトラッキング技術の最新の進歩を活用することができません。.さらに、歩行とリラックスの行為は、特にウェイファインディング5のような仕事に向いているとき、必然的に動的であると主張します。したがって、これらの設定の完全に科学的な理解は、研究室の外で行われるべきです。現時点では、現実の自然環境でのアイトラッキングは、被験者間の経験を非常に困難なものと比較します。ある回答者が樹木を他のものよりも見ているかどうかを比較する場合、自分の視点が他の人に比べて常に変化しているか、または頭が回転しているかどうかを制御する方法があります。これらの条件での詳細な解析は、現在の解析手法ではほぼ不可能です。私たちは、調査されている個人に利用可能な表示領域を制御することが重要であると主張し、分析では、任意の時点で見られている全体のシーンを考慮することができるようにします。ストレスレベルと安全性の認識を景観ビューに結びつける一連の理論と、応力6,7のよく進化した尺度があります。視線8を測定するアイトラッキング装置の高度化も急速に進展している。目を追跡することは、不随意の目の動きがより確実に好み、ストレスや他の従来の測定よりも、アンケートや、唾液のコルチゾールなどの侵入性の生理学的検査よりも安全に接続される可能性があるため重要です。このプロジェクトの目的は、パークウォークのシミュレーションのさまざまなビデオに関連する視線追跡データを生成する新しい分析手法を開発し、テストすることです。ここと他の場所で報告された私たちの仕事は、完全にモバイルのアイトラッキングシステムの自然主義的な設定と上記で言及したラボベースの写真研究との中間点を表しています。私たちは刺激材料としてビデオを使用することに集中し、この材料を使用してメルボルン市で異なる公園が生成する魅力の量をテストする方法を模索しています。私たちの仕事は、ビデオの詳細な分析がストレスからの回復を提供するために、公園の可能性の完全な、より自然な評価を行う前に、違反する必要があるステップであるという仮定に基づいています。本研究では、都市公園を散策した映像を用いたデスクトップ・アイ・トラッカーを用いて、公園内をのんびりと散歩しているとの想像を求めた。我々は、参加者が異なるオブジェクトを見て、公園間で匹敵する時間を費やすことを可能にする方法を説明する。研究と比較して制御が容易で、各被験者の比較分析が可能です。標準的なアイトラッキングソフトウェアでは、手動による対象領域ツールを使用して、オペレータが各シーンで目的のオブジェクトの周囲に手動で境界を描画することができます。これにより、参加者が異なるオブジェクトを見て自動的にカウントされるまでの時間を設定できます。ビデオデータの場合、このプロセスは労働集約的であり、オペレータの主観とエラーの対象となります。それらがビデオで同じサイズである場合、フレーム間でオブジェクトを自動的に追跡することができます。これは改善であるが、これは各画像の少数の刺激に対してのみ使用されることを意図しており、各画像は確認および確認されなければならない。画像編集ソフトウェアによってサポートされています。30フレームまたはイメージを生成することを考えると、ビデオの手動ラベリングは実用的ではありません。ラベリングは非常に時間がかかります。最後に、ベクトルラベリングを使用してビューのフィールド内のオブジェクトのサイズを計算することは可能ですが、この機能は現在使用できません。以下で報告する方法は、これらの制限を扱っています。本研究ではオブジェクトの自動ラベリングを採用した。これは、ビデオのすべてのフレーム内のすべてのピクセルにオブジェクトクラスを示すラベルが割り当てられる、セマンティックラベリングと呼ばれる画像処理手法を使用して可能です。機械学習は、対象のオブジェクトクラスごとにピクセル分類子を導出するために使用されます。提供し、最終的なラベル出力を達成するために後続の最適化プロセスでリファインされます。カラー値、正規化された画像座標など、画像から抽出されたフィーチャの空間における各オブジェクトクラス間の統計的決定境界を学習します。このための適切な技術は、ダーウィン機械学習ツールボックス10に実装されており、以下に説明されています。よって与えられました。これにより、すべての参加者からインフォームドコンセントが得られ、参加者全員が自発的に参加し、参加者データは匿名かつ機密のままでした。承認は方法と設備オーストラリア規格安全規則を満たすために与えられました。アイトラッキング研究で使えるアーバンシーンの撮影ジンバルに接続された高品質のデジタルビデオカメラを使用して、シミュレートした「ウォーキング」または「着席」ビデオを作成します。これに慣れていない、または機器へのアクセスが不足している場合は、プロの撮影会社を使用してデジタルフィルムを生成します。正確に定義されたルートと特性を持つすべてのビデオ間で単一の長さに、1テイクでフィルムを撃ちます。シミュレートされた各ウォークフィルムは3分50秒であり、各模擬座っているフィルムは1分の長さでした。この調査のビデオでは、パスにつながる短い階段登りでビデオが開始されました。度のために左にパンし、15秒間停止しました。マークまでパスに沿って続け、その後黒にフェードしました。フィルムが同等であることを確認し、言い換えれば、彼らは異なる歩行軌跡やカメラの動きからの新しい視線データを導入していません。1つの映画は、合計2つずつ、各散歩の撮影された。中断なしでビデオの同じ長さのための歩くの1からの一般的な都市公園の音のファイルを記録しなさい。これは、両方のビデオの既存のサウンドトラックの代わりに再生できるため、ビデオの視覚的な影響を特定できます。車両やその他のオブジェクトが過度に移動すると、目の動きに影響を及ぼし、結果が歪むことがあります。この侵入の一部が発生した場合、フィルムは参加者に再生することができますが、フレームは分析から除外する必要があります。ウォーキングやベンチでの座りなど、さまざまなアクティビティに興味がある場合は、座って歩くシーンを個別のファイルとして保存または編集し、個別にテストします。アイトラッキング機器のセットアップとデスクトップキャリブレーション自然光が画面上の反射を避けるために除外することができる部屋の個人に撮影されたシーケンスを表示します。視野の外からの気晴らしを回避し、それによって視野の多くを占めるように、可能な限り大画面でそれらにそれを表示します。アイトラッキングソフトウェアの作り付けの口径測定用具を使用して各参加者のためのスクリーンに口径測定を行いなさい。参加者に、画面の周りを動き回る赤いボールを見て、5つのキャリブレーションポイントで停止させる必要があります。キャリブレーションの間に参加者を観察し、彼らは同様に自分の頭を移動していないことを確認してください。それらが画面に近すぎて、画面が非常に大きい場合、これは問題になる可能性があります。それに応じて、画面からの距離を調整します。各フィルムを編集して、ビデオの初期フレームの左上隅に白い十字を配置します。これは、ビデオ編集ソフトウェアを使用して行うことができます。この画面を3秒間表示してから、歩行を開始します。これは、アイトラッキングのキャリブレーションをチェックし、アイトラッキングデータの収集時間を個々のフレーム番号と一致させることができるようにするためです。学生やスタッフの体の中からサンプルやリクルートの中で異なる性別、年齢や職業の広がりを確保するために、プロの研究採用会社を使用してください。既知の眼または神経学的状態および/または傷害のための参加者のスクリーニング。(例えば、ベンゾジアゼピン系).近くの視力検査とペントーチ眼球運動の遠足のテストを行い、彼らは完全な目の動きの遠足を持っていることを実証します。自分が回復を必要としていることを想像してもらいます。「それは正午であり、あなたはメルボルンで一人で歩いていることを想像してみてください。あなたは職場での強烈な集中から精神的に疲れているし、散歩に行くためにどこかに座ると、座って、少しの間、仕事に戻る前に休息するために探しています。距離で快適に座って映画を見ることができます。スプレッドシートプログラムを使用して、参加者の前で再生する前に、ランダムにフィルムを注文します。スピーカーを使用して、すべての映画に同じオーディオを再生します。デスクトップのアイトラッキングシステムを使用して、参加者の視線軌跡を記録します。製造元の指示に従って、デスクトップの目を追跡するデバイスをマウントします。(たとえば、上にあります)。°の精度を持つアイトラッキングユニットを使用して、頭部の動きの自由度を大幅に向上させることで、自然な頭部の動きによる記録を可能にします。低周波のアイトラッカーも許容されます。参加者がモニター上のフッテージを高解像度で視聴できるようにします。アイトラッキングソフトウェアを使用して目の動きを記録する固定フィルタを使用して、未加工の目のサンプルデータを解析用に変換します。