Natural Pursuits for Eye Tracker Calibration

Although, gaze-based interaction has been investigated since the 1980s and remains a promising concept to support universal interaction within distributed IoT environments, the main challenges, such as the Midas touch problem [Jac91] or calibration are still frequent topics of research. In this thesis, Natural Pursuit Calibration is presented, which is a comfortable, unobtrusive technique enabling ongoing attention detection and eye tracker calibration within an off-screen context. The user is able to perform calibration, without a digital user interface, artificial annotation of the environment and further assistance, by simply following any arbitrary moving target. Due to the characteristics of the calibration process, it can be executed simultaneously to any primary task, without active user participation. This then results in a frequently updated calibration model. A two-stage evaluation process is conducted to (i) optimize parameter settings in a first setup and (ii) compare the accuracy as well as the user acceptance of the proposed procedure to prevailing calibration techniques in an extensive user study.Augen-basierte Interaktion wird seit den 1980er Jahren erforscht und stellt im Zeitalter von verteilten IoT Umgebungen ein vielversprechendes Konzept dar, um universielle Interaktion zu realisieren. Dennoch gibt es noch keine standardisierten Lösungsansätze für grundsätzliche Herausforderungen wie das Midas touch-Problem [Jac91] oder Kalibrierung. In dieser Arbeit wird Natural Pursuit Kalibrierung vorgestellt, eine unaufdringliche Kalibrierungstechnik, die fortlaufende Aufmerksamkeitserkennung und Eye-Tracker Kalibrierung ermöglicht. Der Benutzer kann eine Kalibrierung ohne jegliche Benutzeroberfläche, ohne künstliche Annotationen der Umgebung und ohne fremde Unterstützung durchführen, in dem er einfach einem beliebigen bewegten Ziel mit dem Blick folgt. Aufgrund der Charakteristik des vorgestellten Kalibrierungsprozess ist es möglich, ein ständiges Update der Kalibrierung im Hintergrund einer beliebigen primären Aufgabe durchzuführen, ohne dass sich der Benutzer aktiv daran beteiligen muss. Ein zweistufiger Evaluierungsprozess wurde durchgeführt um (i) ein optimales Parameterset zu finden und (ii) die Genaugkeit und Benutzerakzeptanz der vorgestellten Technik mit vorherrschenden Kalibrierungsarten zu vergleichen.submitted by Michaela Murauer, BSc.Universität Linz, Masterarbeit, 2017(VLID)238596