生のアイトラッキングデータを凝視点に集約するための最良のフィルタタイプに基づいて、メーカーの仕様に従って固定フィルタを選択します。複数のフィルムを使用してアイトラッキングデータを記録する場合は、参加者がリクエストするたびにレコーディングセッション間で休憩を与えます。(1、非常に多く、10、非常に多く)。認識しているかどうかを尋ねます。参加者からの短い回答の回答を録音して、ボイスレコーダーを使用して感想を説明した後、これらを書き起こします。パス、ステップなどのように、公園のデザイナー、都市のデザイナー、プランナーや建築家のために興味のあるアイテムを選択してください。ために、互いに視覚的に区別しやすい要素を肉眼で使用したり、各ビデオフレームの異なる領域を一貫して占有したりします。視覚的な区別の違いを示す十分なトレーニング例は、堅牢なパフォーマンスのために十分である必要があります。(これ以降はトレーニングセットと呼ばれます)。適切な固定数はありません。視覚的な表示範囲を十分にカバーする必要があります。1つのパークランドシーンを描いた15000フレームのビデオシーケンスの40フレームが、十分な精度を達成することが判明しました。シーケンスに大きなばらつきがある場合は、より多くのフレームが必要になることがあります。トレーニングフレームを選択するときは、フレームコンテンツを検討します。(たとえば、木の種類だけではなく、木の種類の範囲、画像内の位置、明るさなど)、テクスチャ、および色が含まれます。含めるフレームの数も考慮してください。具体的には、分析対象のビデオ全体にわたって表示される視覚状態の長さとバリエーション、および識別するオブジェクトクラスの数、およびその出現頻度です。手動でトレーニングフレームをラベル付けすると、対象のオブジェクトクラスにピクセルが関連付けられます。トレーニングフレームのピクセルラベルさらに、画像編集ソフトウェアのビデオから各トレーニングフレームを開きます。ごとに1つの色を提供します。ラベル付けプロセス全体を通じて、カラーパレットとオブジェクトクラスへの色のマッピングが同じであることを確認します。カラー領域を選択すると、マウスをクリックしてドラッグすると、適切なパレットの選択を使用して、領域内のピクセルが「色」になります。大きなオブジェクトを不正確に色付けすることができます。数ピクセルの幅が狭い/小さいオブジェクトの場合は、手動でラベルを正確に表示するように注意してください。フレームのラベリングが完了したら、オーバーレイされたレイヤーを別のイメージファイルとして書き出します。付加されていることを確認します。すべてのラベル付きイメージが1つのフォルダーに格納されていることを確認します。トレーニング済み分類子の精度を定量的に検証するには、ラベル付きフレームの追加セットを作成する必要があります。トレーニングセットに含まれるように、まだ選択されていない元のビデオシーケンスからフレームを選択します。5分間のビデオでは、これらは20フレーム以上である必要はありませんが、十分なカバレッジを確保するために、ビデオシーケンス全体から均一にサンプリングしなければなりません。ついて概説されている手順を使用して、各フレームのピクセルにラベルを付けます。この時間は、これがグランドトゥルースの比較として使用されるので、可能な限り正確で包括的であるとラベリングされます。フレームのラベル付けが完了したら、トレーニングと同じ命名規則を使用しますが、ファイルは個別の検証フレームフォルダに保存するようにしてください。ダーウィンソフトウェアライブラリをダウンロードしてください。サイトからの指示に従ってダウンロードしてインストールする必要があります。「トレーニング・ラベルのロード」をクリックします。ダイアログボックスを使用して、関連するビデオシーケンスのラベル付きトレーニングイメージを含むフォルダを選択します。同じ手順に従ってください。いう名前になります)。列車のボタンをクリックします。このアルゴリズムでは、ラベル付けされた各トレーニングフレームを検証し、対象の指定したオブジェクトクラスのいずれかにピクセルを分類するための外観のモデルを学習します。ボタンをクリックします。ダイアログボックスを使用して、関連するビデオシーケンスのすべてのラベル付き検証イメージを含むフォルダを選択します。トレーニング済みの分類子は、検証セットで参照される各フレームのピクセルを分類するために使用されるようになりました。これを、検証フォルダーに用意されているグラウンドトゥルースラベルと比較します。検証セット内の各フレームに対して正しくラベル付けされたピクセルの割合や、検証セット全体について、精度の統計情報を表示します。ボタンをクリックします。クリックすると、生成されたラベルの付いた各イメージが、元の検証フレームの横に表示されます。これは、オブジェクトの分類がどこで発生しているかを特定するのに役立つ可能性があります。目視検査は、オブジェクトクラスの特定の部分でエラーが一貫して発生していることを示している可能性があり、トレーニングセットでのラベリングの改善が必要であることが示唆されます。検査は、ビデオ中の特定の時点においてのみエラーが発生することを示してもよく、ビデオ中のその期間からより多くのトレーニング例が必要であることを示唆している。定量的または定性的な検証で観察される精度が許容レベルを下回っている場合は、さらにトレーニング例を含めます。次の手順を再検証します。上のラベルフレームをクリックして、トレーニング済みの分類器を使用して、ビデオシーケンス内のすべてのフレームの完全なラベリングを開始します。プロンプトに従って、トレーニングで使用したのと同じカラーパレットを使用してラベル付けされたイメージの形式になるすべての出力フレームの宛先フォルダを選択します。ファイルとしてエクスポートします。スプレッドシートプログラムでファイルを開きます。消える時間を識別します。この時間を使用して、視線追跡の結果に関連する列を使用して、視線を識別します。これは、目を追跡するデータ収集の開始点です。目のトラッキングデータに列を追加します。この新しい列には、各行または目のトラッキングデータポイントに、番号1から始まるフレーム番号が付けて使用されます。ステップのために使用する方が良いです。コードを使用して、対象のオブジェクトと目のトラッキングの固定時間と周波数のオーバーラップ量を計算します。このデータを合計して、参加者が異なるオブジェクトを見て費やした時間を把握します。ヒストグラムを使用して、オブジェクトが画面を占有した合計時間を表示します。参加者がさまざまなオブジェクトを見た合計時間と比較します。アイトラッキングソフトウェアでヒートマップを作成するには、チェックボックスを使用して、パークウォークの動画のいずれかをクリックします。タブをクリックします。(オブジェクトをシーンを見て過ごす時間で割った値)。ファイルまたはビデオファイルとして書き出します。2は、すべての参加者のビデオ全体のすべての目のトラッキングデータを取得し、ヒートマップを作成した結果を示しています。これは、アイトラッキングソフトウェアパッケージで利用できる標準的なアプローチです。座標上で平均的な参加者が左右に走査した図2に比べて、丸い形を示していることが確認できる。図1では、図2の公園と比較して、ビデオ全体で水平方向の要素が増えています。ヒートマップの背後にあるイメージは単一のフレームであり、ビデオの完全な内容を適切に表現していません。デスクトップアイトラッキングシステムとソフトウェアは、両方の目を同時に配置できる結果のみをカウントします。片方または両方の目が見つからない場合、データは失われたものとしてカウントされる。ために捕獲されました。4は、ビデオの内容を分析するためのプロトコルと機械学習の使用の結果を示しています。後者では、より多くの空が見える、より多くのシーンは低木の植生によって支配されています。固定時間を示しています。これは、ビデオの進行中にパスがはっきりと見えても、参加者はこの機能だけをときどき重要な点で見ることができることを示しています。6に示すように、ロイヤルパークのビデオのコンテンツのごく一部は人工物に関連していますが、研究の参加者はこれらの特徴を比較的大きな範囲で調べています。6の結果は、この調査でデータが使用されたすべての39参加者の図7と図8にまとめられています。7は、ビデオの長さ全体にわたってオブジェクトを見るときのすべての参加者の滞留時間を示しています。8は、この同じデータを、これらのさまざまなオブジェクトがビデオで占めていた時間と空間の量で割ったものを示しています。値を1に設定すると、ビデオ内のオブジェクトの量によってドウェル時間を計上できることを示します。比較して大きな範囲にわたっていることを示しています。表示されていることも示しています。公園の1つのビデオ全体に対して生成されるヒートマップの例。これは、アイトラックの大半が位置していた場所を示しています。ビデオ内の水平方向の要素が優勢であるため、ヒートマップの水平方向の形状に注意してください。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。公園の別の1つのビデオ全体に対して生成されるヒートマップの例ビデオに垂直および水平の要素が存在するため、より丸みのある形状に注意してください。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。フィッツロイ庭園のビデオのコンテンツのヒストグラムは、機械学習技術を使用して分析しました。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。機械学習技術を用いて分析した王立公園の映像におけるコンテンツのヒストグラム。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。フィッツロイ庭園内のオブジェクトを見て過ごすアイトラッキング固定時間。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。ロイヤルパークのオブジェクトを見て過ごすアイトラッキング固定時間。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。両方の公園のすべての参加者とオブジェクトの目を追跡する集約時間。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。集約されたアイトラッキング両方の公園のすべての参加者とオブジェクトのコンテンツに対する滞留時間。この図の大規模なバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。1つの静止画像でも、ベクトルのサイズを簡単に測定することはできません。相対量を計算することは面倒である。説明したような機械学習の手法を使用せずに、ビデオに手動でこれを行うことはほとんど不可能です。これは、自由な表示状況を推測する比較的単純なステートメントでした。はるかに正確なシナリオを使用することができ、同じ刺激の前に異なるシナリオの説明は、眼球の動き11にも影響を与えることができます。本研究では、映像中の物体を正確に分類し、目に見える範囲を解析する手法を用いた。この方法は、視線の動きが目的のオブジェクトにリンクされている範囲を表す1つの計算方法を表します。これにより、対象となるオブジェクトが、異なる被験者からの視線追跡をモバイルアイトラッキングデバイスと比較する際に、またはデスクトップベースのシステムを使用している場合に異なる場所で制御される視野内に存在する範囲を可能にする。(例えば、木の種類だけではなく、樹木の種類の範囲であり、その位置イメージ、それらが照らされる方法など)、テクスチャ、および色。フレーム数の考慮事項には、分析対象のビデオ全体にわたって表示される視覚状態の長さと変化、および識別するオブジェクトクラスの数とその出現頻度が含まれます。