Улучшенное отслеживание взгляда с помощью ИИ на основе научных знаний

Инновации выходят за рамки простого увеличения продаж; они подразумевают внедрение научных открытий в наши продукты для повышения их эффективности.

Наша команда, движимая страстью к исследованиям и развитию, нашла глубокое вдохновение в новаторской книге, которая оказала огромное влияние на нашу технологию отслеживания глаз. «Глаз, мозг и зрение» Дэвида Х. Хьюбела предлагает понимание непрерывного движения человеческого глаза, показывая нам, что наши глаза всегда движутся. Это критическое понимание необходимо для отслеживания глаз, поскольку оно подчеркивает необходимость наблюдения не только за точкой, куда смотрит человек, но и за окружающей областью, предоставляя нам более глубокое понимание взаимодействия с пользователем.

Исследование, представленное в “Глаз, мозг и зрение”, предлагает всестороннее изучение того, как мозг обрабатывает визуальные стимулы, что делает его бесценным ресурсом для улучшения наших продуктов отслеживания глаз на основе ИИ. Интегрируя эти идеи в наши технологии и процессы разработки, мы добились значительных успехов в нескольких критических областях:

Динамика движения глаз

Осознание того, что человеческий глаз постоянно находится в движении, даже когда он, кажется, сфокусирован на одной точке, имеет глубокие последствия для точности и надежности технологии отслеживания движений глаз.

Это непрерывное движение означает, что традиционные методы отслеживания глаз, которые часто предполагают статичный визуальный фокус, могут упустить тонкие, но критически важные данные. Усовершенствуя наши алгоритмы для лучшего учета этих микродвижений, мы можем гарантировать, что наша технология интерпретирует визуальные данные с гораздо большей точностью.

Это улучшение имеет решающее значение для различных областей применения: от исследований пользовательского опыта до углубленных неврологических исследований, где понимание нюансов движения глаз может раскрыть более глубокое понимание когнитивных процессов и реакций на различные стимулы.

Интересные места и контрасты

Механизм мозга, позволяющий ему фокусироваться на определенных точках интереса, определяемый в первую очередь границами контраста, подчеркивает необходимость разработки пользовательских интерфейсов и цифрового контента, которые естественным образом привлекают внимание зрителя к наиболее важным областям.

Это понимание привело нас к разработке технологии отслеживания глаз, которая более точно соответствует естественным привычкам визуальной обработки. Таким образом, мы можем создавать более интуитивный и эффективный пользовательский опыт, который направляет взгляд пользователя таким образом, что это кажется естественным и легким.

Такой подход не только повышает вовлеченность пользователей, но и увеличивает эффективность контента, гарантируя, что ключевая информация отображается наглядно и эффективно.

Раздельная обработка информации о цвете и форме

Понимание того, что визуальная система обрабатывает цвет и форму разными путями, раскрывает сложность визуального восприятия. Эта дифференциация имеет решающее значение для разработки цифрового контента, который одновременно интересен и прост в навигации.

Разрабатывая более сложные модели, которые по отдельности анализируют, как цвет и форма воспринимаются зрителями, мы можем адаптировать наши решения по отслеживанию движения глаз для предоставления более подробной и конкретной информации о взаимодействии с пользователем.

Эти идеи особенно ценны в таких областях, как дизайн веб-сайтов, где понимание того, как пользователи воспринимают макет и цветовые схемы, может привести к созданию значительно более качественного дизайна, который будет стимулировать взаимодействие и конверсию.

Проблемы калибровки системы отслеживания движений глаз

Осознание проблем, присущих калибровке систем отслеживания глаз из-за естественных движений глаз, подчеркнуло необходимость постоянного совершенствования наших методов калибровки. Традиционные методы калибровки часто сталкиваются с изменчивостью движений человеческих глаз, что приводит к неточностям в сборе данных.

Сосредоточившись на разработке более адаптивных и надежных методов калибровки, мы стремимся повысить удобство использования и доступность нашей технологии. Этот акцент на улучшении калибровки не только повышает точность наших исследований с отслеживанием глаз, но и делает нашу технологию более доступной для более широкого круга пользователей, включая тех, кто работает в клинических и исследовательских учреждениях, где точность имеет первостепенное значение.

Почему это важно для исследований в области отслеживания движений глаз?

Мы изучаем структуру зрительного анализатора для получения более точной аналитики. По сути, эти данные поддерживают процесс корреляции паттернов взгляда, предсказанных нашей нейронной сетью, с объектами на исследуемой веб-странице.

Прогнозирование взгляда (или кадра) не всегда может быть точным из-за ошибок алгоритмов и естественных различий в том, как мы фокусируемся на точках интереса.

Однако, когда многочисленные точки данных объединяются в процессе прогнозирования, отдельные неточности, как правило, сводят на нет друг друга. Это накопление помогает прояснить фактический фокус взгляда зрителя, предоставляя более точное изображение того, куда на самом деле смотрят пользователи.

Благодаря этим достижениям мы не просто создаем продукт; мы создаем инструмент, который задействует сложную природу зрительной системы человека.

Этот инструмент обеспечивает беспрецедентное понимание поведения пользователя и когнитивного взаимодействия, предлагая ценные приложения в различных областях, таких как психология, маркетинг, проектирование пользовательского опыта и нейробиологические исследования.

Наша приверженность интеграции глубоких научных знаний в практические технологические решения выделяет нас в технологической отрасли, расширяя границы возможностей в области отслеживания движений глаз и анализа взаимодействия с пользователем.