/proje detayları
Web-Based Eye Tracker Accuracy Finder
Webcam tabanlı göz izleme sistemlerinin doğruluğunu, gaze verisi daha sonraki aşamalarda kullanılmadan önce ölçmeye yönelik pratik bir tarayıcı tabanlı doğrulama sistemi.
Bu proje, webcam tabanlı göz izleme sistemleri için pratik bir doğruluk kontrol mekanizması sunmaktadır. Temel fikir oldukça basit ama kritik önemdedir: bir web uygulaması daha sonra bakış özelliklerini kullanacaksa, öncelikle tarayıcı tabanlı göz izleme sisteminin yeterince güvenilir olup olmadığını ölçmek gerekir.
Uygulama, WebGazer kullanarak dokuz noktalı bir tarayıcı kalibrasyon süreci gerçekleştirir. Bu süreçte bakış koordinatları ve zaman damgaları kaydedilir. Her bir bakış noktası, ekran üzerinde tanımlı 7x7'lik bir grid yapısına eşlenir ve gözlemlenen bakış hücreleri beklenen hedef dizisiyle karşılaştırılır.
Her beş saniyelik zaman aralığında bir hedef hücre vurgulanır. Backend tarafında, katılımcının bakışının bu süre boyunca beklenen hücre içerisinde ne kadar zaman geçirdiği hesaplanır. Bu yaklaşım sayesinde yalnızca ham bakış noktalarını göstermek yerine, yorumlanabilir bir hedef-hücre doğruluk skoru elde edilir.
Sistemde ayrıca I-VT ve I-DT algoritmalarını içeren fixation processing yardımcı araçları bulunmaktadır. Bu oldukça önemlidir; çünkü webcam tabanlı göz izleme verileri genellikle gürültülüdür. Fiksasyon filtreleme, daha stabil bakışları hızlı sakkadik hareketlerden ayırarak veri kalitesini artırır.
Portföy açısından bu proje güçlü bir örnektir; çünkü göz izleme araştırmalarının arkasındaki mühendislik katmanını açıkça ortaya koymaktadır: tarayıcı üzerinden veri toplama, kalibrasyon kullanıcı deneyimi, koordinat eşleme, sinyal filtreleme, backend skor hesaplama ve görsel sonuç raporlama.
Öne çıkanlar
- Kalibrasyon, hedef sıralaması ve sonuç raporlama sayfalarını içeren bir Flask uygulaması geliştirdim.
- WebGazer aracılığıyla tarayıcıdan bakış koordinatları ve zaman damgaları topladım.
- Bakış örneklerini yorumlanabilir hale getirmek için 7x7 ekran hücrelerine eşledim.
- Gözlemlenen bakış hücre oranlarını, beklenen hedef hücre ile karşılaştırarak beş saniyelik pencereler için doğruluk hesapladım.
- Ham bakış verisindeki gürültüyü azaltmak amacıyla I-VT ve I-DT tabanlı fixation detection araçları geliştirdim.
- Bakış dağılımının ekran hücreleri arasında nasıl yayıldığını gösteren pie chart analizleri ürettim.
Figürler