Die Welt der Computer entwickelt sich ständig weiter, mit neuen Hardware-Innovationen und immer intelligenterer Software, die von Tag zu Tag weiterentwickelt wird. Eye-Tracking-Laptops sind eine solche Technologie, an der das Interesse wächst.

Dies sind Laptops, die mit leistungsstarken Hardware-Sensoren ausgestattet sind, die aus kundenspezifischen Komponenten und fortschrittlicher Optik bestehen. Nun, das ist die ziemlich elitäre Definition von Eye-Tracking-Laptops.

Wir werden uns eingehender mit dem Thema Eye-Tracking-Laptops befassen und dabei das Konzept von Eye-Tracking, die dahinter stehende Technologie und die Anwendungen für Eye-Tracking auf Laptops verstehen. Dies soll uns auch dabei helfen, die eigentliche Bedeutung von Eye-Tracking-Laptops zu analysieren und zu vereinfachen.

Hoffentlich haben wir am Ende dieses Artikels ein besseres Verständnis des Konzepts der Augenverfolgung, wie es für Laptops und ihre vielen potenziellen Anwendungen gilt.

Grundlegendes zu Eye-Tracking-Laptops

Eye Tracking ist die Untersuchung, Aufzeichnung und Messung des Blickpunkts oder der Bewegung der Augen relativ zum Kopf. Im Allgemeinen bezieht sich der Blick darauf, wohin man schaut, und insbesondere darauf, wo die Augen fokussiert sind.

Eye-Tracking auf Laptops ist somit der Prozess der elektronischen Ortung, auf den die Augen einer Person gerichtet sind, wenn sie auf den Laptop-Bildschirm blickt. Der Blick muss natürlich eine angemessene Zeit dauern.

In ähnlicher Weise kann Eye Tracking auf Laptops als Aufzeichnung von Augenbewegungen verstanden werden, wenn die Augen auf ein Objekt, Textzeilen oder einen anderen visuellen Reiz auf dem Laptopbildschirm schauen oder diesem folgen.

Auf Laptops gesammelte Eye-Tracking-Daten ermöglichen es nun, die Aufmerksamkeit des Menschen in Echtzeit objektiv zu qualifizieren und zu überwachen, wann und wo die Augen fokussiert sind.

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Wie Eye Tracking auf Laptops angewendet wird

Um Eyetracking auf einem Laptop zu implementieren, müssen wir den Laptop zunächst mit einem Eyetracker ausstatten, einer Hardware, die als Eingabegerät für die Interaktion zwischen Mensch und Computer fungiert. Ein Eye-Tracker ermöglicht das Aufzeichnen und Messen von Augenpositionen und -bewegungen.

Ein Eyetracker besteht aus Sensoren (Kamera und fortschrittlichen NIR-Projektoren) und Bildverarbeitungsalgorithmen. Eye-Tracking-Geräte verwenden ein Konzept, das allgemein als Pupillenzentrums-Hornhautreflexion (PCCR) bezeichnet wird. Nahinfrarot (NIR) -Projektoren werden verwendet, um ein Reflexionsmuster von Nahinfrarot (NIR) auf den Augen zu erzeugen.

Das erzeugte Licht im nahen Infrarot (NIR) wird in Richtung der Mitte des Auges (Pupille) gerichtet, wodurch sichtbare Reflexionen in der Hornhaut (äußerstes optisches Element des Auges) verursacht werden. Die Bilder mit hoher Bildrate der Augen- und Reflexionsmuster werden von kleinen digitalen Videokameras oder einer Webkamera (Webcam) aufgenommen und verfolgt.

Die Digitalkameras, die auf dem Laptop-Bildschirm (am Monitor angebracht) oder im Monitor eingebettet sind, können so konfiguriert und abgewinkelt werden, dass digitale Bilder mit Blickverfolgung auf Augenhöhe erfasst werden.

Webcams sind zugänglicher und können anstelle von eingebetteten Überwachungskameras verwendet werden, bieten jedoch nicht die gleiche Genauigkeit wie Infrarot-Eye-Tracker.

Eye-Tracking-Software

Die letzte Technologie zur Vervollständigung eines Eye-Tracking-Laptops ist die Anwendungsebene, die als Eye-Tracking-Software die vom Eye-Tracking-Gerät aufgenommenen digitalen Bilder aufzeichnet und analysiert.

Die Bildverarbeitungsalgorithmen finden spezifische Details in den Augen und Reflexionsmustern und verwenden die technologische Interpretation des von den Sensoren erzeugten Bildstroms, um den Blickpunkt des Auges auf dem Laptopbildschirm zu berechnen.

Kostenlose, Open-Source- oder kommerzielle Eye-Tracking-Software, die mit einer Vielzahl von Eye-Tracking-Geräten oder Eye-Tracking-Hardware von Anbietern wie Tobii, SMI, Eye Tech, Eye Tribe und GazePoint kompatibel ist, ist bei Softwareanbietern von Drittanbietern erhältlich.

Genaue und zuverlässige Eye-Tracking-Software ermöglicht die Verfolgung sowohl im nahen Infrarot (NIR) als auch im sichtbaren Spektrum. Die Software ermöglicht eine umfassende Datenanalyse, die bei der visuellen Recherche und der Entscheidungsfindung des Menschen hilft.

Anwendungen für Eye-Tracking-Laptops

Die Eye-Tracking-Technologie wird von Tag zu Tag weiterentwickelt. Es gibt jetzt Eye-Tracker, die nicht nur genau feststellen, wo die Augen fokussiert sind, sondern auch Anwesenheit, Aufmerksamkeit, Schläfrigkeit, Gewissenhaftigkeit oder andere mentale Zustände der Person bestimmen können, die vor den Laptops sitzt.

Dies öffnet die Tür für viele aufregende Anwendungen für Eye-Tracking-Laptops. Wir haben sogar große Softwareentwickler wie Microsoft gesehen, die sich der Technologie verschrieben haben. Unter Windows 10 werden sogar Eye-Tracker unterstützt.

Eine zugänglichere Technologie für Menschen mit körperlichen Behinderungen

Die Eye-Tracking-Technologie kann anstelle einer PC-Maus oder eines Touchpads verwendet werden. Es ermöglicht nun auch Menschen mit schweren körperlichen Behinderungen, den Blick für Computerbefehle zu verwenden, für die sie sonst eine Tastatur benötigen würden.

Beispielsweise können Menschen mit Amyotropher Lateralsklerose (auch ALS oder Lou Gehrig-Krankheit genannt), die an einer Lähmung der Muskeln leiden oder ihre Stimme verloren haben, aber in der Lage sind, ihre Augen zu bewegen, die Eye-Tracking-Technologie zur besseren Interaktion verwenden Computers.

Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) ist eine schnell fortschreitende und tödliche neuromuskuläre Erkrankung, die durch die Degeneration einer ausgewählten Gruppe von Nervenzellen und Motoneuronen im Gehirn und Rückenmark gekennzeichnet ist.

Der Verlust von Motoneuronen führt zu einer Lähmung der Muskeln. Im Allgemeinen gibt es jedoch nur eine geringe Beeinträchtigung des Gehirns oder der Sinne. Die Eye-Tracking-Technologie ermöglicht es ALS-Betroffenen, Computer mithilfe von Eye-fähigen Anmeldungen, freihändigem Tippen und anderen durch die Technologie ermöglichten Tools zu nutzen.

Bessere Qualität der Verbraucherforschungsdaten

Die Eye-Tracking-Technologie kann auch von digitalen Vermarktern auf viele aufregende Arten genutzt werden. Mit dieser Technologie können Webmaster und andere digitale Vermarkter nun besser lernen, wie Benutzer mit digitalen Medien interagieren.

Zum Beispiel können wir ableiten, was die Aufmerksamkeit der Menschen beim Surfen auf Webseiten stärker erregt und wie sie mit Produkten und Produkten interagieren.

Website-Designer und -Betreiber können genau die Bereiche bestimmen, die sie benötigen, um die Absprungraten zu senken, die Seitenlaufzeit zu erhöhen und die Conversions zu optimieren. All dies sind Daten, die Verbraucher möglicherweise nicht bereitwillig in Fokusgruppen und anderen traditionellen Methoden der Verbraucherforschung preisgeben oder offenlegen.

Anhand der Informationen, die aus der Datenanalyse der Eye-Tracking-Software gewonnen wurden, können wir nun überprüfen, ob tatsächlich eine gesehen wird. Werbetreibende können jetzt besser bestimmen, welche Arten von Anzeigen das größte Interesse wecken.

Sie können die Zeit ableiten, die eine Person auf eine Anzeige blickt, um zu bedeuten, dass die Anzeige Auswirkungen auf sie hat. Die Möglichkeiten für Werbetreibende und Vermarkter im Allgemeinen, die Leistungsfähigkeit der Eye-Tracking-Technologie zu nutzen, sind somit unbegrenzt.

Es gibt noch aufregendere Anwendungen für die Eye-Tracking-Technologie für Gaming-Laptops. Die zunehmende Verbreitung von Gesichtserkennungssoftware, das rasante Wachstum in der Welt der künstlichen Intelligenz und Eye-Tracking-Laptops könnten früher in den Massenmarkt gelangen, als wir denken.

Da sich die Eye-Tracking-Technologie noch in der Entwicklungsphase befindet, werden sowohl die Hardware als auch die Software teuer sein. Mit zunehmendem Interesse an der Technologie wird jedoch auch die Nachfrage zunehmen, wie sich aus dem raschen Wachstum anderer Technologien für maschinelles Lernen ergibt. Die wachsende Nachfrage dürfte mit einem entsprechenden Rückgang der Kosten einhergehen, da sowohl Hardwarehersteller als auch Softwareentwickler ansteigen.