BIPLAB Biometric and Image Processing Laboratory. Eye Tracking Analisys

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1 BIPLAB Biometric and Image Processing Laboratory Eye Tracking Analisys

2 Caratteristiche Biometriche Caratteristiche Biometriche Statiche o Fisiologiche Dinamiche o Comportamentali Impronte Digitali Mano Volto Occhio DNA Voce Calligrafia Stile di battitura Andatura 2

3 Panoramica Cos'è l Eye Tracking? Si intende la "registrazione dello sguardo", ovvero un processo che misura e registra il percorso dello sguardo delle persone durante l'osservazione di immagini. (velocità, direzioni, durata,xy...) 3

4 Applicazioni Alcune applicazioni : - Marketing. vetrine dinamiche. statistiche - Medico. ginnastica oculare. dignostica - Sicurezza. profilo psicologico. riconoscimento biometrico... e molti altri! 4

5 Biometria Nell ambito biometrico : E possibile studiare il movimento dello sguardo in presenza di un volto come biometria comportamentale. (soft-biometric) 5

6 Lo sguardo Movimendi saccadici : Vi sono diversi meccanismi che rendono possibili i movimenti oculari: - il meccanismo saccadico, - il meccanismo di inseguimento lento, - il riflesso ottocinetico, - il riflesso vestibolooculomotore. 6

7 Biometria Soft Biometric : Identità comportamentale Quelle di tipo comportamentale come camminata, firma, battitura tasti, etc, sono legate al contesto in cui vengono rilevate e vengono abbinate a biometrie di tipo hard per aumentare l accuratezza nei sistemi di riconoscimento biometrico. 7

8 Obiettivo Obiettivo : del seguente esperimento è studiare se il modo di osservare di un individuo in presenza di un volto è una biometria soft. 8

9 L esperimento Svolgimento : sono state sottoposte all osservazione di alcune persone un gruppo di foto di volti noti e non noti intervallati da pagine bianche. 9

10 Eye Tracker Tobii 1750 : Corredata di telecamera e 5 diodi, sfrutta il riflesso corneale alla luce infrarossa. La pupilla rimane più luminosa e si può meglio delineare il contorno. (fenomeno bright pupil ) 10

11 Gli strumenti Lo strumento applicativo utilizzato per l elaborazione dei dati è l ambiente Matlab, scelto per la sua velocità di stesura di procedure di calcolo scientifico. 11

12 L esperimento Acquisizione Normaliz zazione Studio del comportamento : - acquisizione mostriamo i volti - normalizzazione scartiamo dati non validi - analisi raggruppiamo i dati - considerazioni interpretiamo i risultati -Nuove strategie ipotiziamo nuovi esperimenti Analisi Nuove strategie Considerazioni 12

13 L esperimento Protocollo : 1. al tester viene inizialmente detto che gli saranno mostrate delle immagini (senza specificare di che tipo), precedute da schermate bianche con una croce al centro: quando c è la schermata con la croce dovrà guardare quella, quando ci sono le immagini potrà guardare dove vuole 2. la schermata bianca con la croce rimane visualizzata 3 secondi 3. ogni immagine rimane visualizzata per 6 secondi. 13

14 L esperimento Campionamento ottenuto : - L osservatore ha esaminato buona parte del volto. - I punti di interesse si trovano nelle zone di maggior dettaglio. - I tempi spesi su ogni punto sono equilibrati. 14

15 L esperimento Alcune registrazioni 15

16 L esperimento I punti osservati 16

17 L esperimento Alcune foto osservate 17

18 L idea di base Analisi effettuata di seguito è orientata all aspetto semantico delle informazioni più che a quello geometrico.? Confrontiamo regioni di interesse di foto diverse semanticamente uguali (naso con naso). 18

19 L idea di base Costruiamo una maschera che ci permette di paragonare i punti osservati su foto diverse, considerando ROI semantiche uguali (naso con naso, bocca con bocca) 19

20 L idea di base Caratteristiche considerate: 1 Sfondo 2 Volto 3 Fronte 4 Occhio dx 5 Occhio sx 6 Sopracciglio dx 7 Sopracciglio sx 8 Naso 9 Orecchio dx 10 Orecchio sx 11 Bocca 12 Labbra 13 Mento 14 Zigomo dx 15 Zigomo sx 16 Profilo alto 17 Profilo basso 20

21 L idea di base Costruiamo le maschere di ogni soggetto osservato. 21

22 L idea di base Alcune maschere utilizzate. 22

23 Funzione di associazione Funzione di associazione ; ROI(x,y) = ID; - Data una coppia di coordinate viene ricavata la regione di appartenenza del punto osservato. - In questo modo possiamo sommare i tempi spesi in una stessa ROI (Region Of Interest). 23

24 L estrazione delle caratteristiche Estraiamo un vettore delle caratteristiche per ogni osservazione, sommando i valori di duration dei punti osservati in ogni area di interesse. Elemento del vettore = Tempo impiegato su una determinata area di interesse 24

25 Tipologia I esperimento 88 osservatori su 16 soggetti II esperimento 36 osservatori su 16 soggetti III esperimento 16 osservatori su 16 soggetti 25

26 Analizziamo le informazioni 26

Analizziamo le informazioni

Analizziamo le informazioni Analizziamo le informazioni Lato osservatore 27 Analizziamo le informazioni 28 Analizziamo le informazioni 29 Analizziamo le informazioni 30 Analizziamo le informazioni 1 sfondo 2 volto 3 fronte 4 occhio

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