Archives for Eye Tracking

We are investigating a non-invasive technique to interact with computers through presentation of dynamic stimulus. Instead of implementing fixational eye movements, we are developing a novel method for spontaneous interaction based on smooth pursuit eye movements. During 2018, one of our conference papers has been accepted for presentation:

Herlina , S. Wibirama, I. Ardiyanto, “Similarity Measures of Object Selection in Interactive Applications based on Smooth Pursuit Eye Movements”, submitted in International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT 2018).

More about our research can be found in:

R. A. Warman, S. Wibirama, A. Bejo, “Performance Comparison of Signal Processing Filters on Smooth Pursuit Eye Movements,” in The 2nd International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE 2017), Yogyakarta 1-3 November 2017, pp. 111-115. (contact me if you want to see the pre-print version). 

 

 

Alhamdulillah, a part of our research project has been officially published in SPIE Proceedings. The full paper has been submitted to “Entertainment Computing” (Elsevier) and is undergoing peer-review process. We will inform you soon after the paper is published.

*Note: if you are interested to read the paper and you have difficulty with online access, please drop me an email to: sunu{at}ugm.ac.id. I will send you the manuscript version of the conference paper.

Link: http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2603048
Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=8m07G1Ykhes

Abstract:
Remote eye trackers with consumer price have been used for various applications on flat computer screen. On the other hand, 3D gaze tracking in physical environment has been useful for visualizing gaze behavior, robots controller, and assistive technology. Instead of using affordable remote eye trackers, 3D gaze tracking in physical environment has been performed using corporate-level head mounted eye trackers, limiting its practical usage to niche user. In this research, we propose a novel method to estimate 3D gaze using consumer-level remote eye tracker. We implement geometric approach to obtain 3D point of gaze from binocular lines-of-sight. Experimental results show that the proposed method yielded low errors of 3.47±3.02 cm, 3.02±1.34 cm, and 2.57±1.85 cm in X , Y , and Z dimensions, respectively. The proposed approach may be used as a starting point for designing interaction method in 3D physical environment.

IMG_8245

Belum lama ini saya berkesempatan menguji coba EyeTribe Tracker dan OGAMA versi 5.0 (Open Gaze and Mouse Analyzer) untuk fixation analysis dengan MacBook Air 13 Inch (Awal 2014) berprosesor 1.4 GHz Intel Core i5, RAM 4GB, dan OSX Yosemite (64-bit). Proses pengujian dilakukan dengan Parallels Desktop 10 (yes, saya harus menjalankan Windows 10, karena OGAMA saat ini hanya dikembangkan di atas platform Windows OS).

Pada awalnya, EyeTribe tidak dapat terkoneksi dengan baik ke EyeTribe Server. Saat itu saya menduga, ada konflik antara Windows dan Mac dalam mendedikasikan resource USB ke perangkat ini. Masalah ini bisa saya selesaikan dengan melakukan early mapping port USB yang digunakan oleh EyeTribe dengan melakukan konfigurasi di Parallels Desktop, sehingga pada saat EyeTribe dikoneksikan ke port USB, Yosemite OS akan mendelegasikan resource port tersebut ke Parallels Desktop sepenuhnya.

Permasalahan kedua adalah instalasi OGAMA versi 5. OGAMA versi baru ini menggunakan database SQLite karena berbagai permasalahan yang muncul pada versi sebelumnya saat software ini digunakan bersama Microsoft SQL Server. Saya cukup mengapresiasi perubahan signifikan ini. Instalasi OGAMA menjadi lebih sederhana dan koneksi database bisa dilakukan tanpa harus melakukan konfigurasi khusus, sebagaimana OGAMA versi sebelumnya. Permasalahan muncul karena SQLite perlu di-install dengan cara yang cukup ‘tradisional’, seperti menggunakan command prompt dan setting path pada Windows OS (hal yang mungkin tidak terlalu mudah dilakukan oleh orang dengan background non-IT). Tutorial yang ada di internet bagi saya sudah cukup memadai, namun proses setting path pada Windows edisi terbaru agak merepotkan :).

IMG_8246

Setelah 30 menit proses instalasi dan konfigurasi, saya akhirnya berhasil menjalankan EyeTribe dan OGAMA dengan baik. Saya juga mencoba mendisain sebuah slideshow singkat dengan tiga gambar untuk pengambilan data gaze fixation. Hasilnya cukup memuaskan. Oya, EyeTribe lebih robust mendeteksi bola mata dibalik kacamata bila dibandingkan dengan produk low-cost eye tracker lainnya.

Jadi, jika Anda memiliki bekal ilmu UX dan gaze analysis yang cukup, saya pikir tidak ada salahnya mencoba EyeTribe dan OGAMA versi terbaru di laptop Anda :-)

Dr. Sunu has written a short note about usability and eye tracking.
You can read his note in this page.

Rekaman Seminar Online ISTECS Jepang berjudul “Eye Tracking dan Aplikasinya” yang diselenggarakan oleh WG-IEE ISTECS Jepang pada hari Sabtu, 15 Februari 2014.

 

Eye tracking adalah aplikasi yang kaya dengan implementasi. Selain sebagai alat antarmuka manusia dan komputer, eye tracking juga memiliki potensi yang sangat besar sebagai perangkat asistif untuk membantu para difabel dalam kehidupan sehari-harinya. Di sisi lain, beberapa peneliti juga menggunakan eye tracking sebagai alat untuk mendeteksi vertigo. Bagaimanakah sebenarnya aplikasi eye tracking di dunia kesehatan? Apa teknologi yang ada di balik eye tracking ? Bagaimana cara memulai penelitian di bidang eye tracking ?

Saya berkesempatan untuk menyampaikan sedikit paparan singkat mengenai eye tracking dan penelitian yang saya lakukan sejak tahun 2008 hingga saat ini dalam seminar online ISTECS. Alhamdulillah acara berjalan lancar dengan panduan Sdr. Abdur Rohman (Ibaraki University, Jepang), Sdr. M. Reza Kahar Aziz (Japan Advanced Institute of Science and Technology), Sdr. Radon Dhelika (Tokyo Institute of Technology), Dr. A’an Johan Wahyudi (Tsukuba University), dan Dr. M. Rasyid Aqmar (Osaka University, Jepang).

Berikut video presentasi yang direkam selama acara dengan Google Hangout:

eye_tracker_sunu

Gb. 1Penulis melakukan uji kalibrasi gaze tracker di laboratorium 
Universitas Tokai, Jepang (musim dingin tahun 2011).

Dengan banyaknya jenis eye tracker, baik yang dikembangkan di laboratorium maupun produk komersial, tentu akan terbersit pertanyaan saat kita ingin memulai penelitian eye tracking: “produk yang manakah yang bisa saya gunakan? berapakah frekuensi sampling minimal dari kamera eye tracker yang bagus untuk penelitian saya?”

Dalam buku “Eye Tracking: A Comprehensive Guide to Method and Measures” [1], Holmqvist et al. menjelaskan tentang definisi frekuensi sampling dan klasifikasi eye tracker berdasarkan frekuensi sampling-nya. Frekuensi sampling (FS) adalah salah satu tolok ukur reliabilitas eye tracker untuk merekam apa yang sering disebut dengan gaze data. Manusia mampu memproduksi enam gerakan mata dengan durasi dan kecepatan yang berbeda. Macam-macam gerakan mata dari yang tercepat sampai yang terlambat adalah: Read more about % »

Dipublikasikan di web ISTECS, 25 Juli 2013
Link artikel : http://www.istecs.org/eye-tracking-dan-masa-depan-antarmuka-komputer/

Mata, sebagai salah satu anggota panca indera manusia, memiliki peran yang cukup besar dalam kehidupan kita. Selain berfungsi sebagai sensor informasi untuk otak dan syaraf tulang belakang, mata juga berhubungan erat dengan sistem keseimbangan dan sistem kognitif manusia. Sistem kognitif manusia sangat berperan dalam proses pemusatan atensi saat seseorang melakukan kegiatan sehari-hari. Berdasarkan fungsi kognitif inilah, penelitian untuk mendeteksi posisi bola mata secara akurat dikembangkan di berbagai belahan dunia. Penelitian yang dikenal dengan nama eye tracking ini bertujuan mengekstraksi informasi dari atensi manusia dan memanfaatkan informasi tersebut untuk berbagai keperluan yang lebih aplikatif. Secara garis besar, Rayner [1] mengklasifikasikan karakteristik penelitian eye tracking menjadi empat era: Read more about % »

 


Gambar 1. Eye Tracking sebagai alat diagnosa medis

“Mata adalah jendela dunia”

Pepatah itu barangkali sangat cocok untuk menggambarkan betapa berharganya mata manusia. Selain sebagai salah satu anggota panca indera, gerakan mata juga menyimpan berbagai macam informasi yang sangat bermanfaat. Penelitian yang berfokus pada deteksi gerakan mata dan ekstraksi informasi dari gerakan mata dikenal dengan Eye Tracking atau Gaze Tracking. Saat ini, penelitian di bidang eye tracking memasuki era ke-4. Rayner [1] mengklasifikasikan karakteristik penelitian eye tracking di tiga era pertama: Read more about % »

eye_tracking_beginner

Gb. 1. Ringkasan eye tracking untuk pemula dalam gambar sederhana


Sekedar cerita sederhana tentang sejarah penelitian eye tracking. Diambil dari berbagai sumber literatur yang terpercaya (terpublikasi dengan peer review). Semoga bermanfaat, terutama bagi para peneliti dan mahasiswa yang ingin menekuni bidang penelitian ini, atau sekedar tertarik untuk menggunakan aplikasi eye tracking.

Read more about % »

Foto tahun 2009 di laboratorium biomedis dan sistem elektronis, KMITL, Thailand
Foto tahun 2009 di laboratorium biomedis dan sistem elektronis, KMITL, Thailand. Tampak di layar komputer sistem 3D medical eye tracker yang dikembangkan di lab tersebut merekam posisi 3D dari pupil pada rekaman video 

Sebagai salah satu pengantar cerita, saya mulai meneliti tentang eye dan gaze tracking sejak tahun 2008, sebagai bagian dari salah satu project untuk meraih gelar master di bidang rekayasa elektronik (Master of Engineering in Electronics Engineering). Saat itu, saya bersama sebuah laboratorium elektronik di Thailand mencoba mengembangkan perangkat pemindai gerakan mata (eye tracker) untuk keperluan diagnosa medis. Saya mengerjakan hampir 90% project tersebut, mulai dari pemilihan kamera dan komponen elektronik, disain algoritma, sampai dengan implementasi perangkat lunak untuk visualisasi trajectory gerakan mata dan penghitungan posisi angular bola mata. Read more about % »