Oculometria: differenze tra le versioni

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Edmund Huey<ref>{{Cita libro|cognome=Huey|nome=Edmund|data=1968|dataoriginale=originally published 1908|titolo=The Psychology and Pedagogy of Reading|anno=1968|url=https://archive.org/details/psychologyandpe01hueygoog|editore=MIT Press|edizione=Reprint|cid={{harvid|Huey|1908/1968}}}}</ref> costruì uno dei primi ''eye tracker'', usando una sorta di lente a contatto con un foro per la pupilla. L'obiettivo era collegato a un puntatore di alluminio che si muoveva in risposta al movimento dell'occhio. Huey ha studiato e quantificato le regressioni (solo una piccola parte delle saccadi sono regressioni) e ha dimostrato che alcune parole in una frase non sono fisse.

I primi eye-tracker non intrusivi furono costruiti da Guy Thomas Buswell a Chicago, utilizzando fasci di luce che si riflettevano sull'occhio, quindi registrandoli su pellicola. Buswell ha condotto studi sistematici sulla lettura<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Mildred C.|cognome=Robeck|data=1964-04|titolo=Book Reviews : The Underachiever in Reading, Supplementary Educational Monographs #92 by H. Alan Robinson (Editor). Chicago: University of Chicago Press, 1962. Pp. ix + 198. $3.50|rivista=Educational and Psychological Measurement|volume=24|numero=1|pp=171–172171-172|accesso=3 marzo 2023|doi=10.1177/001316446402400132|url=http://dx.doi.org/10.1177/001316446402400132}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|data=1º dicembre 1935|titolo=How People Look at Pictures, by Guy Thomas Buswell|rivista=Parnassus|volume=7|numero=7|pp=32–3232-32|accesso=3 marzo 2023|doi=10.1080/15436314.1935.11467398|url=http://dx.doi.org/10.1080/15436314.1935.11467398}}</ref> e sulla visione delle immagini<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Buswell|nome=G.T.|anno=1935|titolo=How people look at pictures: a study of the psychology and perception in art|editore=University of Chicago Press|id=[[Trove]] [https://trove.nla.gov.au/work/12223957 12223957]}}</ref>.

Negli anni '50, Alfred L. Yarbus<ref>{{Cita libro|cognome1=Yarbus|nome1=Alfred L.|titolo=Eye movements and vision|data=1967|editore=Plenum Press|città=New York|isbn=978-1-4899-5379-7|url=http://wexler.free.fr/library/files/yarbus%20%281967%29%20eye%20movements%20and%20vision.pdf|accesso=24 marzo 2022}}</ref> condusse ricerche sull'eye tracking e il suo libro del 1967 viene spesso citato. Ha dimostrato che il compito assegnato a un soggetto ha un'influenza molto ampia sul movimento degli occhi del soggetto. Ha anche scritto sulla relazione tra fissazioni e interesse:<blockquote>“Tutte
{{Citazione|Tutte le registrazioni... mostrano in modo conclusivo che il carattere del movimento degli occhi è completamente indipendente o dipende solo in minima parte dal materiale dell'immagine e da come è stata realizzata, a condizione che sia piatta o quasi piatta.<ref name="cita|Yarbus, 1967|p. 194">{{cita|Yarbus, 1967|p. 194}}.</ref>"</blockquote>}}
Lo schema ciclico nell'esame delle immagini "dipende non solo da ciò che viene mostrato sull'immagine, ma anche dal problema che deve affrontare l'osservatore e dalle informazioni che spera di ottenere dall'immagine"<ref name="cita|Yarbus, 1967|p. 194"/>.<blockquote>
{{Citazione|Le registrazioni dei movimenti oculari mostrano che l'attenzione dell'osservatore è solitamente detenuta solo da alcuni elementi dell'immagine... Il movimento oculare riflette i processi del pensiero umano; quindi il pensiero dell'osservatore può essere seguito in una certa misura dalle registrazioni del movimento degli occhi (il pensiero che accompagna l'esame dell'oggetto particolare). È facile determinare da queste registrazioni quali elementi attirano l'occhio dell'osservatore (e, di conseguenza, il suo pensiero), in quale ordine e con quale frequenza<ref name=":2">{{Cita web|url=http://wexler.free.fr/library/files/yarbus%20%281967%29%20eye%20movements%20and%20vision.pdf|titolo=Eye movements and vision}}</ref>.</blockquote><blockquote>}}
{{Citazione|L'attenzione dell'osservatore è spesso richiamata su elementi che non danno informazioni importanti ma che, a suo avviso, possono farlo. Spesso un osservatore focalizzerà la sua attenzione su elementi insoliti nelle circostanze particolari, non familiari, incomprensibili e così via<ref name=":2" />.</blockquote><blockquote>}}
{{Citazione|... cambiando i suoi punti di fissazione, l'occhio dell'osservatore ritorna ripetutamente sugli stessi elementi dell'immagine. Il tempo aggiuntivo dedicato alla percezione non viene utilizzato per esaminare gli elementi secondari, ma per riesaminare gli elementi più importanti<ref name=":2" />.</blockquote>}}
Negli anni '70, la ricerca sul tracciamento oculare si è espansa rapidamente, in particolare la ricerca sulla lettura. Una buona panoramica della ricerca in questo periodo è data da Rayner<ref>{{cita|Rayner, 1978}}.</ref>.

Nel 1980, Just e Carpenter<ref>{{cita|Just Carpenter, 1980}}.</ref> hanno formulato l'influente ipotesi ''Strong eye-mind'', secondo cui "non c'è alcun ritardo apprezzabile tra ciò che è fissato e ciò che viene elaborato". Se questa ipotesi è corretta, allora quando un soggetto guarda una parola o un oggetto, ci pensa anche (processo cognitivo), e esattamente per il tempo della fissazione registrata. L'ipotesi è spesso data per scontata dai ricercatori che utilizzano il tracciamento oculare. Tuttavia, le tecniche di sguardo contingente offrono un'opzione interessante per districare le attenzioni palesi e nascoste, per differenziare ciò che è fissato e ciò che viene elaborato.

Durante gli anni '80, l'ipotesi occhio-mente è stata spesso messa in discussione<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Posner|nome=Michael I.|titolo=Orienting of Attention|rivista=Quarterly Journal of Experimental Psychology|editore=SAGE Publications|volume=32|numero=1|anno=1980|issn=0033-555X|doi=10.1080/00335558008248231|pp=3–253-25|pmid=7367577}}</ref><ref>{{Cita libro|cognome1=Wright|nome1=R.D.|cognome2=Ward|nome2=L.M.|titolo=Orienting of Attention|editore=Oxford University Press|anno=2008|isbn=978-0-19-802997-7|url=https://books.google.com/books?id=b_HSJKidixAC}}</ref> alla luce dell'attenzione nascosta, l'attenzione a qualcosa che non si sta guardando, cosa che le persone spesso fanno. Se l'attenzione nascosta è comune durante le registrazioni del tracciamento oculare, il risultante percorso di scansione e i modelli di fissazione spesso mostrerebbero non dove è stata l'attenzione, ma solo dove l'occhio ha guardato, non riuscendo a indicare l'elaborazione cognitiva.

Gli anni '80 hanno visto anche la nascita dell'utilizzo del tracciamento oculare per rispondere a domande relative all'interazione uomo-computer. In particolare, i ricercatori hanno studiato il modo in cui gli utenti cercano i comandi nei menu del computer<ref name="10.1.1.100.4453">{{Cita libro|capitolo=Eye Tracking in Human–Computer Interaction and Usability Research: Ready to Deliver the Promises|autore1=Robert J. K. Jacob|autore2=Keith S. Karn|titolo=The Mind's Eye: Cognitive and Applied Aspects of Eye Movement Research|url=https://archive.org/details/mindseyecognitiv0000unse|curatore1=Hyona|curatore2=Radach|curatore3=Deubel|città=Oxford, England|anno=2003|editore=Elsevier Science BV|isbn=0-444-51020-6|urlcapitolo=https://archive.org/details/mindseyecognitiv0000unse}}</ref>. Inoltre, i computer hanno consentito ai ricercatori di utilizzare i risultati del tracciamento oculare in tempo reale, principalmente per aiutare gli utenti disabili<ref name="10.1.1.100.4453"/>.

C'è stata poi una crescita nell'utilizzo del tracciamento oculare per studiare come gli utenti interagiscono con diverse interfacce di computer. Le domande specifiche che i ricercatori pongono sono relative alla facilità con cui le diverse interfacce sono per gli utenti<ref name="10.1.1.100.4453"/>. I risultati della ricerca sull'''eye tracking'' possono portare a modifiche nel design dell'interfaccia. Un'altra recente area di ricerca si concentra sullo sviluppo Web. Ciò può includere il modo in cui gli utenti reagiscono ai menu a discesa o dove concentrano la loro attenzione su un sito Web in modo che lo sviluppatore sappia dove inserire un annuncio<ref>{{cita web|url=http://www.mmi-interaktiv.de/uploads/media/MMI-Interaktiv0303_SchiesslDudaThoelkeFischer.pdf|titolo=Eye tracking and its application in usability and media research|cognome1=Schiessl|nome1=Michael|cognome2=Duda|nome2=Sabrina|cognome3=Thölke|nome3=Andreas|cognome4=Fischer|nome4=Rico}}</ref>.

Secondo Hoffman<ref>{{Cita libro|cognome=Hoffman|nome=James E.|capitolo=Visual attention and eye movements|curatore=Pashler|titolo=Attention|editore=Taylor & Francis|serie=Studies in Cognition|anno=2016|isbn=978-1-317-71549-8|urlcapitolo=https://books.google.com/books?id=Yep5CwAAQBAJ&pg=PA119|pp=119–153119-153}}</ref>, il consenso attuale è che l'attenzione visiva è sempre leggermente (da 100 a 250 ms) davanti all'occhio. Ma non appena l'attenzione si sposta su una nuova posizione, gli occhi vorranno seguirla<ref>{{Cita pubblicazione|doi=10.1016/0042-6989(95)00294-4|volume=36|numero=12|titolo=Saccade target selection and object recognition: Evidence for a common attentional mechanism|url=https://archive.org/details/sim_vision-research_1996-06_36_12/page/1827|anno=1996|rivista=Vision Research|pp=1827–18371827-1837|cognome1=Deubel|nome1=Heiner|pmid=8759451}}</ref>.

Processi cognitivi specifici non possono ancora essere dedotti direttamente da una fissazione su un particolare oggetto in una scena<ref>{{Cita libro|cognome=Holsanova|nome=Jana|capitolo=Användares interaktion med multimodala texter|urlcapitolo=https://www.researchgate.net/publication/237665654|curatore1=L. Gunnarsson|curatore2=A.-M. Karlsson|titolo=Ett vidgat textbegrepp|anno=2007|pp=41–5841-58|lingua=sv}}</ref>. Ad esempio, una fissazione su un volto in un'immagine può indicare riconoscimento, simpatia, antipatia, perplessità ecc. Pertanto, il tracciamento oculare è spesso accoppiato con altre metodologie, come i protocolli verbali introspettivi.

Grazie al progresso dei dispositivi elettronici portatili, gli ''eye tracker'' portatili montati sulla testa attualmente possono raggiungere prestazioni eccellenti e sono sempre più utilizzati nella ricerca e nelle applicazioni di mercato mirate alle impostazioni della vita quotidiana<ref>{{Cita pubblicazione|doi=10.1177/2055668318773991|pmid=31191938|pmc=6453044|titolo=Head-mounted eye gaze tracking devices: An overview of modern devices and recent advances.|anno=2018|rivista=Journal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering|volume=5|ppp=205566831877399|autore=Cognolato M, Atzori M, Müller H}}</ref>. Questi stessi progressi hanno portato ad un aumento nello studio dei piccoli movimenti oculari che si verificano durante la fissazione, sia in laboratorio che in contesti applicati<ref name="bop.unibe.ch4">{{Cita pubblicazione|cognome1=Alexander|nome1=Robert|cognome2=Macknik|nome2=Stephen|cognome3=Martinez-Conde|nome3=Susana|titolo=Microsaccades in applied environments: Real-world applications of fixational eye movement measurements|rivista=Journal of Eye Movement Research|data=2020|volume=12|numero=6|pmid=33828760|doi=10.16910/jemr.12.6.15|pmc=7962687}}</ref>.

Nel 21º secolo, l'uso dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti neurali artificiali è diventato un modo praticabile per completare attività e analisi di tracciamento oculare. In particolare, la [[rete neurale convoluzionale]] si presta al tracciamento oculare, poiché è progettata per attività incentrate sull'immagine. Con l'intelligenza artificiale, le attività e gli studi di tracciamento oculare possono fornire informazioni aggiuntive che potrebbero non essere state rilevate dagli osservatori umani. La pratica del deep learning consente inoltre a una determinata rete neurale di migliorare in un determinato compito quando vengono forniti dati di esempio sufficienti. Tuttavia, ciò richiede una fornitura relativamente ampia di dati di addestramento<ref name=":04">{{Cita pubblicazione|cognome1=Zhao|nome1=Lei|cognome2=Wang|nome2=Zengcai|cognome3=Zhang|nome3=Guoxin|cognome4=Qi|nome4=Yazhou|cognome5=Wang|nome5=Xiaojin|data=15 novembre 2017|titolo=Eye state recognition based on deep integrated neural network and transfer learning|rivista=Multimedia Tools and Applications|volume=77|numero=15|pp=19415–1943819415-19438|doi=10.1007/s11042-017-5380-8|issn=1380-7501}}</ref>.

I potenziali casi d'uso dell'IA nel tracciamento oculare coprono un'ampia gamma di argomenti, dalle applicazioni mediche<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Stember|nome1=J. N.|cognome2=Celik|nome2=H.|cognome3=Krupinski|nome3=E.|cognome4=Chang|nome4=P. D.|cognome5=Mutasa|nome5=S.|cognome6=Wood|nome6=B. J.|cognome7=Lignelli|nome7=A.|cognome8=Moonis|nome8=G.|cognome9=Schwartz|nome9=L. H.|cognome10=Jambawalikar|nome10=S.|cognome11=Bagci|nome11=U.|data=agosto 2019|titolo=Eye Tracking for Deep Learning Segmentation Using Convolutional Neural Networks|rivista=Journal of Digital Imaging|lingua=en|volume=32|numero=4|pp=597–604597-604|doi=10.1007/s10278-019-00220-4|issn=0897-1889|pmc=6646645|pmid=31044392}}</ref> alla sicurezza dei conducenti<ref name=":04"/>, alla teoria dei giochi<ref name=":13">{{Cita pubblicazione|cognome1=Louedec|nome1=Justin Le|cognome2=Guntz|nome2=Thomas|cognome3=Crowley|nome3=James L.|cognome4=Vaufreydaz|nome4=Dominique|data=2019|titolo=Deep learning investigation for chess player attention prediction using eye-tracking and game data|rivista=Proceedings of the 11th ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications - ETRA '19|pp=1–91-9|città=New York, New York, USA|editore=ACM Press|doi=10.1145/3314111.3319827|isbn=978-1-4503-6709-7|arxiv=1904.08155|bibcode=2019arXiv190408155L}}</ref> e persino alle applicazioni di istruzione e formazione<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Nadu|nome1=T|titolo=A review: Towards quality improvement in real time eye-tracking and gaze detection|rivista=International Journal of Applied Engineering Research|data=2015|volume=10|numero=6}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Nückles|nome1=M|titolo=Investigating visual perception in teaching and learning with advanced eye-tracking methodologies: Rewards and challenges of an innovative research paradigm|rivista=Educational Psychology Review|data=2021|volume=33|numero=1|pp=149–167149-167|doi=10.1007/s10648-020-09567-5}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Alexander|nome1=RG|cognome2=Waite|nome2=S|cognome3=Macknik|nome3=SL|cognome4=Martinez-Conde|nome4=S|titolo=What do radiologists look for? Advances and limitations of perceptual learning in radiologic search.|rivista=Journal of Vision|data=2020|volume=20|numero=10|p=17|doi=10.1167/jov.20.10.17|pmid=33057623|pmc=7571277}}</ref>.

== Tipi di tracker ==

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=== Tracciamento degli occhi ===

Il primo tipo utilizza un attacco per l'occhio, come una speciale lente a contatto con uno specchio incorporato o un sensore di campo magnetico, e il movimento dell'attacco viene misurato presupponendo che non scivoli in modo significativo durante la rotazione dell'occhio. Le misurazioni con lenti a contatto aderenti hanno fornito registrazioni estremamente sensibili del movimento oculare e le bobine di ricerca magnetica sono il metodo preferito dai ricercatori che studiano la dinamica e la fisiologia sottostante del movimento oculare. Questo metodo consente la misurazione del movimento oculare in direzione orizzontale, verticale e di torsione<ref>{{Cita pubblicazione|nome=David A.|cognome=Robinson|titolo=A Method of Measuring Eye Movemnent Using a Scieral Search Coil in a Magnetic Field|rivista=IEEE Transactions on Bio-medical Electronics|editore=Institute of Electrical and Electronics Engineers|volume=10|numero=4|data=ottobre 1963|issn=0096-0616|doi=10.1109/tbmel.1963.4322822|pmid=14121113|pp=137–145137-145}}</ref>.

=== Tracciamento ottico ===

La seconda ampia categoria utilizza un metodo ottico senza contatto per misurare il movimento degli occhi. La luce, tipicamente infrarossa, viene riflessa dall'occhio e rilevata da una videocamera o da qualche altro sensore ottico appositamente progettato. Le informazioni vengono quindi analizzate per estrarre la rotazione degli occhi dai cambiamenti nei riflessi. Gli eye tracker basati su video utilizzano in genere il riflesso corneale (la prima ''immagine di Purkinje'', riflessi di oggetti dalla struttura dell'occhio. Sono anche conosciuti come riflessi di Purkinje e come immagini di Purkinje-Sanson) e il centro della pupilla come caratteristiche da tracciare nel tempo. Un tipo più sensibile di tracciatore oculare, il tracciatore oculare ''dual-Purkinje<ref>{{Cita pubblicazione|doi=10.1364/AO.24.000527|pmid=18216982|cognome=Crane|nome=H.D.|autore2=Steele, C.M.|titolo=Generation-V dual-Purkinje-image eyetracker|rivista=Applied Optics|volume=24|numero=4|pp=527–537527-537|anno=1985|bibcode=1985ApOpt..24..527C}}</ref>'', utilizza i riflessi dalla parte anteriore della cornea (prima ''immagine di Purkinje'') e dalla parte posteriore dell'obiettivo (quarta ''immagine di Purkinje'') come caratteristiche da tracciare. Un metodo di tracciamento ancora più sensibile consiste nell'immaginare le caratteristiche dall'interno dell'occhio, come i vasi sanguigni della retina, e seguire queste caratteristiche mentre l'occhio ruota. I metodi ottici, in particolare quelli basati sulla registrazione video, sono ampiamente utilizzati per il tracciamento dello sguardo e sono preferiti perché non invasivi e poco costosi.

=== Misura del potenziale elettrico ===

La terza categoria utilizza potenziali elettrici misurati con elettrodi posti intorno agli occhi. Gli occhi sono l'origine di un campo di potenziale elettrico costante che può essere rilevato anche in totale oscurità e se gli occhi sono chiusi. Può essere modellato per essere generato da un dipolo con il suo polo positivo sulla cornea e il suo polo negativo sulla retina. Il segnale elettrico che può essere derivato utilizzando due paia di elettrodi di contatto posizionati sulla pelle attorno a un occhio è chiamato elettrooculogramma (EOG). Se gli occhi si spostano dalla posizione centrale verso la periferia, la retina si avvicina a un elettrodo mentre la cornea si avvicina a quello opposto. Questo cambiamento nell'orientamento del dipolo e di conseguenza nel campo del potenziale elettrico si traduce in un cambiamento nel segnale EOG misurato. Al contrario, analizzando questi cambiamenti nel movimento degli occhi possono essere monitorati. A causa della discretizzazione data dalla configurazione comune degli elettrodi, è possibile identificare due componenti di movimento separate, una orizzontale e una verticale. Un terzo componente EOG è il canale EOG radiale<ref>Elbert, T., Lutzenberger, W., Rockstroh, B., Birbaumer, N., 1985. Removal of ocular artifacts from the EEG. A biophysical approach to the EOG. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 60, 455-463.</ref>, che è la media dei canali EOG riferiti ad alcuni elettrodi posteriori del cuoio capelluto. Questo canale EOG radiale è sensibile ai potenziali dei picchi saccadici derivanti dai muscoli extraoculari all'inizio delle saccadi e consente un rilevamento affidabile anche delle saccadi in miniatura<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Keren|nome1=A.S.|cognome2=Yuval-Greenberg|nome2=S.|cognome3=Deouell|nome3=L.Y.|anno=2010|titolo=Saccadic spike potentials in gamma-band EEG: Characterization, detection and suppression|rivista=NeuroImage|volume=49|numero=3|pp=2248–22632248-2263|doi=10.1016/j.neuroimage.2009.10.057|pmid=19874901}}</ref>.

A causa delle potenziali derive e delle relazioni variabili tra le ampiezze del segnale EOG e le dimensioni della saccade, è difficile utilizzare l'EOG per misurare il movimento lento degli occhi e rilevare la direzione dello sguardo. L'EOG è, tuttavia, una tecnica molto robusta per misurare il movimento oculare saccadico associato a spostamenti dello sguardo e rilevare i battiti di ciglia. Contrariamente agli eye-tracker basati su video, EOG consente la registrazione dei movimenti oculari anche con gli occhi chiusi e può quindi essere utilizzato nella ricerca sul sonno. Si tratta di un approccio molto leggero che, a differenza degli attuali eye-tracker basati su video, richiede una bassa potenza di calcolo, funziona in diverse condizioni di illuminazione e può essere implementato come un sistema indossabile incorporato e autonomo<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Bulling|nome=A.|autore2=Roggen, D.|autore3=Tröster, G.|anno=2009|titolo=Wearable EOG goggles: Seamless sensing and context-awareness in everyday environments|rivista=Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments|volume=1|pp=157–171157-171|numero=2|doi=10.3233/AIS-2009-0020}}</ref><ref>Sopic, D., Aminifar, A., & Atienza, D. (2018). e-glass: A wearable system for real-time detection of epileptic seizures. In IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS).</ref>. È quindi il metodo di scelta per misurare il movimento degli occhi nelle situazioni mobili della vita quotidiana e nelle fasi REM durante il sonno. Il principale svantaggio di EOG è la sua relativamente scarsa precisione della direzione dello sguardo rispetto a un tracker video. Cioè, è difficile determinare con buona precisione esattamente dove sta guardando un soggetto, sebbene sia possibile determinare il tempo dei movimenti oculari.

== Tecnologie e tecniche ==

I design attuali più utilizzati sono gli eye-tracker basati su video. Una telecamera mette a fuoco uno o entrambi gli occhi e registra il movimento degli occhi mentre lo spettatore guarda un qualche tipo di stimolo. La maggior parte dei moderni eye-tracker utilizza il centro della pupilla e la luce non collimata a infrarossi / vicino infrarosso per creare riflessi corneali (CR). Il vettore tra il centro della pupilla ei riflessi corneali può essere utilizzato per calcolare il punto di osservazione sulla superficie o la direzione dello sguardo. Di solito è necessaria una semplice procedura di calibrazione dell'individuo prima di utilizzare l'eye tracker<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Witzner Hansen|nome=Dan|autore2=Qiang Ji|titolo=In the Eye of the Beholder: A Survey of Models for Eyes and Gaze|rivista=IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.|data=marzo 2010|volume=32|numero=3|pp=478–500478-500|url=http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1729561|doi=10.1109/tpami.2009.30|pmid=20075473}}</ref>.

Vengono utilizzati due tipi generali di tecniche di tracciamento oculare a infrarossi / vicino infrarosso (noto anche come luce attiva): pupilla chiara e pupilla scura. La loro differenza si basa sulla posizione della sorgente di illuminazione rispetto all'ottica. Se l'illuminazione è coassiale con il percorso ottico, l'occhio funge da catarifrangente poiché la luce si riflette sulla retina creando un effetto pupilla brillante simile all'occhio rosso. Se la sorgente di illuminazione è sfalsata rispetto al percorso ottico, la pupilla appare scura perché la retro-riflessione della retina è diretta lontano dalla telecamera<ref name="gneo">{{Cita pubblicazione|cognome1=Gneo|nome1=Massimo|cognome2=Schmid|nome2=Maurizio|cognome3=Conforto|nome3=Silvia|cognome4=D’Alessio|nome4=Tommaso|titolo=A free geometry model-independent neural eye-gaze tracking system|rivista=Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation|data=2012|volume=9|numero=1|ppp=82|doi=10.1186/1743-0003-9-82|pmid=23158726|pmc=3543256}}<!--|access-date=9 March 2015--></ref>.

Il tracciamento della pupilla luminosa crea un maggiore contrasto iride/pupilla, consentendo un tracciamento oculare più robusto con tutta la pigmentazione dell'iride e riduce notevolmente l'interferenza causata dalle ciglia e da altre caratteristiche oscuranti<ref>The Eye: A Survey of Human Vision; Wikimedia Foundation</ref>. Consente inoltre il tracciamento in condizioni di illuminazione che vanno dall'oscurità totale a molto luminoso.

Un altro metodo, meno utilizzato, è noto come luce passiva. Usa la luce visibile per illuminare, qualcosa che può causare alcune distrazioni agli utenti<ref name="gneo2">{{Cita pubblicazione|cognome1=Gneo|nome1=Massimo|cognome2=Schmid|nome2=Maurizio|cognome3=Conforto|nome3=Silvia|cognome4=D’Alessio|nome4=Tommaso|titolo=A free geometry model-independent neural eye-gaze tracking system|rivista=Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation|data=2012|volume=9|numero=1|ppp=82|doi=10.1186/1743-0003-9-82|pmid=23158726|pmc=3543256}}<!--|access-date=9 March 2015--></ref>. Un'altra sfida con questo metodo è che il contrasto della pupilla è inferiore rispetto ai metodi di luce attiva, pertanto, il centro dell'iride viene utilizzato invece per calcolare il vettore<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Sigut|nome1=J|cognome2=Sidha|nome2=SA|titolo=Iris center corneal reflection method for gaze tracking using visible light.|rivista=IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering|data=febbraio 2011|volume=58|numero=2|pp=411–9411-9|pmid=20952326|doi=10.1109/tbme.2010.2087330}}<!--|access-date=9 March 2015--></ref>. Questo calcolo deve rilevare il confine dell'iride e la sclera bianca (tracciamento del limbus). Presenta un'altra sfida per i movimenti oculari verticali a causa dell'ostruzione delle palpebre.

Le impostazioni di tracciamento oculare variano notevolmente. Alcuni sono montati sulla testa, altri richiedono che la testa sia stabile (ad esempio, con una mentoniera) e alcuni funzionano in remoto e tracciano automaticamente la testa durante il movimento. La maggior parte utilizza una frequenza di campionamento di almeno 30 Hz. Sebbene 50/60 Hz siano più comuni, oggi molti eye tracker basati su video funzionano a 240, 350 o anche 1000/1250 Hz, velocità necessarie per catturare i movimenti oculari fissativi o misurare correttamente le dinamiche saccadi<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Hua|nome1=H|cognome2=Krishnaswamy|nome2=P|cognome3=Rolland|nome3=JP|titolo=Video-based eyetracking methods and algorithms in head-mounted displays.|rivista=Optics Express|data=15 maggio 2006|volume=14|numero=10|pp=4328–504328-50|pmid=19516585|doi=10.1364/oe.14.004328|bibcode=2006OExpr..14.4328H|url=https://stars.library.ucf.edu/facultybib2000/6233}}</ref>.<gallery mode="packed" class="center">

File:Bright pupil by infrared or near infrared illumination.jpg|Infrarosso/vicino infrarosso: pupilla luminosa.

File:Dark pupil by infrared or near infrared illumination.jpg|Infrarosso/vicino infrarosso: pupilla scura e riflesso corneale.

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Se il sistema di misurazione è montato su tavolo, come con bobine di ricerca sclerali o sistemi di telecamere montate su tavolo (remote), gli angoli di sguardo vengono misurati direttamente in coordinate mondiali. Tipicamente, in queste situazioni i movimenti della testa sono proibiti. Ad esempio, la posizione della testa viene fissata utilizzando una morsa o un supporto per la fronte. Quindi un sistema di riferimento centrato sulla testa è identico a un sistema di riferimento centrato sul mondo. O colloquialmente, la posizione dell'occhio nella testa determina direttamente la direzione dello sguardo.

Sono disponibili alcuni risultati sui movimenti dell'occhio umano in condizioni naturali in cui sono consentiti anche i movimenti della testa<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Einhäuser|nome1=W|cognome2=Schumann|nome2=F|cognome3=Bardins|nome3=S|cognome4=Bartl|nome4=K|cognome5=Böning|nome5=G|cognome6=Schneider|nome6=E|cognome7=König|nome7=P|anno=2007|titolo=Human eye-head co-ordination in natural exploration|rivista=Network: Computation in Neural Systems|volume=18|numero=3|pp=267–297267-297|doi=10.1080/09548980701671094|pmid=17926195}}</ref>. La posizione relativa dell'occhio e della testa, anche con la direzione costante dello sguardo, influenza l'attività neuronale nelle aree visive superiori<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Andersen|nome1=R. A.|cognome2=Bracewell|nome2=R. M.|cognome3=Barash|nome3=S.|cognome4=Gnadt|nome4=J. W.|cognome5=Fogassi|nome5=L.|anno=1990|titolo=Eye position effects on visual, memory, and saccade-related activity in areas LIP and 7a of macaque|url=https://archive.org/details/sim_journal-of-neuroscience_1990-04_10_4/page/1176|rivista=Journal of Neuroscience|volume=10|numero=4|pp=1176–11961176-1196|doi=10.1523/JNEUROSCI.10-04-01176.1990|pmid=2329374|pmc=6570201}}</ref>.

== Pratica ==

Una grande quantità di ricerca è stata dedicata allo studio dei meccanismi e delle dinamiche della rotazione degli occhi, ma l'obiettivo del tracciamento oculare è molto spesso quello di stimare la direzione dello sguardo. Gli utenti potrebbero essere interessati a quali caratteristiche di un'immagine attirano l'attenzione, ad esempio. È importante rendersi conto che l'eye tracker non fornisce la direzione assoluta dello sguardo, ma può misurare solo i cambiamenti nella direzione dello sguardo. Per determinare con precisione cosa sta guardando un soggetto, è necessaria una procedura di calibrazione in cui il soggetto guarda un punto o una serie di punti, mentre l'eye tracker registra il valore che corrisponde a ciascuna posizione dello sguardo. (Anche quelle tecniche che tracciano le caratteristiche della retina non possono fornire l'esatta direzione dello sguardo perché non esiste una caratteristica anatomica specifica che segna il punto esatto in cui l'asse visivo incontra la retina.

Ogni metodo di tracciamento oculare presenta vantaggi e svantaggi e la scelta di un sistema di tracciamento oculare dipende da considerazioni di costo e applicazione. Esistono metodi offline e procedure online come AttentionTracking. Esiste un compromesso tra costo e sensibilità, con i sistemi più sensibili che costano molte decine di migliaia di dollari e richiedono una notevole esperienza per funzionare correttamente. I progressi nella tecnologia informatica e video hanno portato allo sviluppo di sistemi relativamente a basso costo che sono utili per molte applicazioni e abbastanza facili da usare<ref>{{Cita pubblicazione|doi=10.1155/2016/8680541|pmid=27034653|pmc=4808529|titolo=Low Cost Eye Tracking: The Current Panorama|rivista=Computational Intelligence and Neuroscience|volume=2016|pp=1–141-14|anno=2016|cognome1=Ferhat|nome1=Onur|cognome2=Vilariño|nome2=Fernando}}</ref>. Tuttavia, l'interpretazione dei risultati richiede ancora un certo livello di competenza, poiché un sistema disallineato o scarsamente calibrato può produrre dati estremamente errati.

=== Eye-tracking durante la guida di un'auto in una situazione difficile ===

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Mentre camminano, i soggetti anziani dipendono maggiormente dalla visione foveale rispetto ai soggetti più giovani. La loro velocità di deambulazione è diminuita da un campo visivo limitato, probabilmente causato da una visione periferica deteriorata.

I soggetti più giovani utilizzano sia la visione centrale che quella periferica mentre camminano. La loro visione periferica consente un controllo più rapido sul processo di deambulazione<ref>{{Cita pubblicazione|doi=10.2466/pms.2002.94.3c.1283|pmid=12186250|titolo=Comparative Study of Eye Movements in Extent of Central and Peripheral Vision and Use by Young and Elderly Walkers|rivista=Perceptual and Motor Skills|volume=94|numero=3_suppl|pp=1283–12911283-1291|anno=2002|cognome1=Itoh|nome1=Nana|cognome2=Fukuda|nome2=Tadahiko}}</ref>.

== Applicazioni ==

Un'ampia varietà di discipline utilizza tecniche di tracciamento oculare, comprese le scienze cognitive; psicologia (in particolare la psicolinguistica; il paradigma del mondo visivo); interazione uomo-macchina (HCI); fattori umani ed ergonomia; ricerche di mercato e ricerche mediche (diagnosi neurologica)<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Duchowski|nome1=A. T.|titolo=A breadth-first survey of eye-tracking applications|rivista=Behavior Research Methods, Instruments, & Computers|data=2002|volume=34|numero=4|pp=455–470455-470|doi=10.3758/BF03195475|pmid=12564550}}</ref>. Le applicazioni specifiche includono il monitoraggio del movimento degli occhi nella lettura della lingua, nella lettura della musica, nel riconoscimento dell'attività umana, nella percezione della pubblicità, nello sport, nel rilevamento della distrazione e nel carico cognitivo, stima di conducenti e piloti e come mezzo per far funzionare i computer da parte di persone con gravi disabilità motorie<ref name="bop.unibe.ch4"/>. Nel campo della realtà virtuale, il tracciamento oculare viene utilizzato nei display montati sulla testa per una varietà di scopi, tra cui ridurre il carico di elaborazione visualizzando solo l'area grafica all'interno dello sguardo dell'utente<ref>{{Cita web|cognome=Rogers|nome=Sol|titolo=Seven Reasons Why Eye-tracking Will Fundamentally Change VR|url=https://www.forbes.com/sites/solrogers/2019/02/05/seven-reasons-why-eye-tracking-will-fundamentally-change-vr/|accesso=16 dicembre 2021|sito=Forbes|lingua=en}}</ref>.

Negli ultimi anni, la maggiore sofisticazione e accessibilità delle tecnologie di tracciamento oculare hanno generato un grande interesse nel settore commerciale. Le applicazioni includono l'usabilità web, la pubblicità, la sponsorizzazione, la progettazione di pacchetti e l'ingegneria automobilistica. In generale, gli studi commerciali di tracciamento oculare funzionano presentando uno stimolo target a un campione di consumatori mentre un tracciatore oculare registra l'attività degli occhi. Esempi di stimoli target possono includere siti Web, programmi televisivi, eventi sportivi, film e spot pubblicitari, riviste e giornali, pacchetti, espositori da scaffale, sistemi di consumo (bancomat, sistemi di pagamento, chioschi) e software. I dati risultanti possono essere analizzati statisticamente e rappresentati graficamente per fornire prove di modelli visivi specifici. Esaminando fissazioni, saccadi, dilatazione della pupilla, ammiccamenti e una varietà di altri comportamenti, i ricercatori possono determinare molto sull'efficacia di un dato mezzo o prodotto. Mentre alcune aziende completano questo tipo di ricerca internamente, ci sono molte aziende private che offrono servizi e analisi di tracciamento oculare.

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=== Tecnologia assistiva ===

Le persone con gravi disabilità motorie possono utilizzare il tracciamento oculare per interagire con i computer<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Corno|nome1=F.|cognome2=Farinetti|nome2=L.|cognome3=Signorile|nome3=I.|data=agosto 2002|titolo=A cost-effective solution for eye-gaze assistive technology|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1035632|rivista=IEEE International Conference on Multimedia and Expo|volume=2|pp=433–436433-436|doi=10.1109/ICME.2002.1035632|isbn=0-7803-7304-9|accesso=5 agosto 2020}}</ref> poiché è più veloce delle tecniche di scansione a interruttore singolo e intuitivo da utilizzare<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Pinheiro|nome1=C.|cognome2=Naves|nome2=E. L.|cognome3=Pino|nome3=P.|cognome4=Lesson|nome4=E.|cognome5=Andrade|nome5=A.O.|cognome6=Bourhis|nome6=G.|data=luglio 2011|titolo=Alternative communication systems for people with severe motor disabilities: a survey|rivista=BioMedical Engineering OnLine|volume=10|numero=1|p=31|doi=10.1186/1475-925X-10-31|pmid=21507236|pmc=3103465}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Saunders|nome1=M.D.|cognome2=Smagner|nome2=J.P.|cognome3=Saunders|nome3=R.R.|data=agosto 2003|titolo=Improving methodological and technological analyses of adaptive switch use of individuals with profound multiple impairments|rivista=Behavioral Interventions|volume=18|numero=4|pp=227–243227-243|doi=10.1002/bin.141}}</ref>. La compromissione motoria causata dalla paralisi cerebrale o dalla sclerosi laterale amiotrofica spesso influisce sul linguaggio e gli utenti con grave disturbo del linguaggio e motorio (SSMI) utilizzano un tipo di software noto come aiuto per la comunicazione aumentativa e alternativa (CAA), che visualizza icone, parole e lettere sullo schermo<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Galante|nome1=A.|cognome2=Menezes|nome2=P.|data=giugno 2012|titolo=A gaze-based interaction system for people with cerebral palsy|rivista=Procedia Technology|volume=5|pp=895–902895-902|doi=10.1016/j.protcy.2012.09.099}}</ref> e utilizza un software di sintesi vocale per generare un output vocale. I ricercatori hanno anche esplorato il tracciamento oculare per controllare bracci robotici<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Sharma|nome1=V.K.|cognome2=Murthy|nome2=L. R. D.|cognome3=Singh Saluja|nome3=K.|cognome4=Mollyn|nome4=V.|cognome5=Sharma|nome5=G.|cognome6=Biswas|nome6=Pradipta|data=agosto 2020|titolo=Webcam controlled robotic arm for persons with SSMI|url=https://content.iospress.com/articles/technology-and-disability/tad200264|rivista=Technology and Disability|volume=32|numero=3|pp=179–197179-197|doi=10.3233/TAD-200264|arxiv=2005.11994|accesso=5 agosto 2020}}</ref> e sedie a rotelle elettriche<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Eid|nome1=M.A.|cognome2=Giakoumidis|nome2=N.|cognome3=El Saddik|nome3=A.|data=luglio 2016|titolo=A novel eye-gaze-controlled wheelchair system for navigating unknown environments: case study with a person with ALS|rivista=IEEE Access|volume=4|pp=558–573558-573|doi=10.1109/ACCESS.2016.2520093}}</ref>. Il tracciamento oculare è anche utile per analizzare i modelli di ricerca visiva<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Jeevithashree|nome1=D. V.|cognome2=Saluja|nome2=K.S.|cognome3=Biswas|nome3=Pradipta|data=dicembre 2019|titolo=A case study of developing gaze-controlled interface for users with severe speech and motor impairment|url=https://content.iospress.com/articles/technology-and-disability/tad180206|rivista=Technology and Disability|volume=31|numero=1–2|pp=63–7663-76|doi=10.3233/TAD-180206|accesso=5 agosto 2020}}</ref>, rilevare la presenza di nistagmo e rilevare i primi segni di difficoltà di apprendimento analizzando il movimento dello sguardo durante la lettura<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Jones|nome1=M.W.|cognome2=Obregón|nome2=M.|cognome3=Kelly|nome3=M.L.|cognome4=Branigan|nome4=H.P.|data=maggio 2008|titolo=Elucidating the component processes involved in dyslexic and non-dyslexic reading fluency: An eye-tracking study|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0010027708002230|rivista=Cognition|volume=109|numero=3|pp=389–407389-407|doi=10.1016/j.cognition.2008.10.005|pmid=19019349|accesso=5 agosto 2020}}</ref>.

=== Applicazioni aeronautiche ===

Il tracciamento oculare è già stato studiato per la sicurezza del volo confrontando i percorsi di scansione e la durata della fissazione per valutare i progressi dei tirocinanti dei piloti<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Calhoun|nome1=G. L|cognome2=Janson|data=1991|titolo=Eye line-of-sight control compared to manual selection of discrete switches|rivista=Armstrong Laboratory Report AL-TR-1991-0015}}</ref>, per stimare le capacità dei piloti<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Fitts|nome1=P.M.|cognome2=Jones|nome2=R.E.|cognome3=Milton|nome3=J.L|data=1950|titolo=Eye movements of aircraft pilots during instrument-landing approaches|rivista=Aeronaut. Eng. Rev.|accesso=20 luglio 2020|url=https://psycnet.apa.org/record/1950-05519-001}}</ref>, per analizzare l'attenzione congiunta dell'equipaggio e la consapevolezza situazionale condivisa<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Peysakhovich|nome1=V.|cognome2=Lefrançois|nome2=O.|cognome3=Dehais|nome3=F.|cognome4=Causse|nome4=M.|titolo=The neuroergonomics of aircraft cockpits: the four stages of eye-tracking integration to enhance flight safety.|rivista=Safety|data=2018|volume=4|numero=1|p=8|doi=10.3390/safety4010008}}</ref>. La tecnologia di tracciamento oculare è stata anche esplorata per interagire con i sistemi di visualizzazione montati sul casco<ref name="deReus20123">{{Cita pubblicazione|cognome1=de Reus|nome1=A.J.C.|cognome2=Zon|nome2=R.|cognome3=Ouwerkerk|nome3=R.|titolo=Exploring the use of an eye tracker in a helmet mounted display|rivista=National Aerospace Laboratory Technical Report NLR-TP-2012-001|data=novembre 2012}}</ref> e i display multifunzionali<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=DV|nome1=JeevithaShree|cognome2=Murthy|nome2=L R.D.|cognome3=Saluja|nome3=K. S.|cognome4=Biswas|nome4=P.|data=2018|titolo=Operating different displays in military fast jets using eye gaze tracker|rivista=Journal of Aviation Technology and Engineering|volume=8|numero=4|accesso=24 luglio 2020|url=https://docs.lib.purdue.edu/jate/vol8/iss1/4/}}</ref> negli aerei militari. Sono stati condotti studi per studiare l'utilità dell'eye tracker per il blocco del bersaglio Head-up e l'acquisizione del bersaglio Head-up nei sistemi di visualizzazione montati su casco (HMDS)<ref name="deReus20123"/>. Il feedback dei piloti ha suggerito che, anche se la tecnologia è promettente, i suoi componenti hardware e software devono ancora essere migliorati. La ricerca sull'interazione con i display multifunzionali nell'ambiente del simulatore ha mostrato che il tracciamento oculare può migliorare significativamente i tempi di risposta e il carico cognitivo percepito rispetto ai sistemi esistenti<ref name="deReus20123"/>. Inoltre, la ricerca ha anche studiato l'utilizzo di misurazioni della fissazione e delle risposte pupillari per stimare il carico cognitivo del pilota. La stima del carico cognitivo può aiutare a progettare abitacoli adattivi di nuova generazione con una migliore sicurezza di volo<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Babu|nome1=M.|cognome2=D V|nome2=JeevithaShree|cognome3=Prabhakar|nome3=G.|cognome4=Saluja|nome4=K.P.|cognome5=Pashilkar|nome5=A.|cognome6=Biswas|nome6=P.|data=2019|titolo=Estimating pilots' cognitive load from ocular parameters through simulation and in-flight studies|rivista=Journal of Eye Movement Research|volume=12|numero=3|doi=10.16910/jemr.12.3.3|pmid=33828735|pmc=7880144|accesso=3 agosto 2020|url=https://bop.unibe.ch/JEMR/article/view/JEMR.12.3.3}}</ref>. L'eye tracking è utile anche per rilevare l'affaticamento del pilota<ref name="bop.unibe.ch4"/><ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Peißl|nome1=S.|cognome2=Wickens|nome2=C. D.|cognome3=Baruah|nome3=R.|titolo=Eye-tracking measures in aviation: A selective literature review|rivista=The International Journal of Aerospace Psychology|data=2018|volume=28|numero=3–4|pp=98–11298-112|doi=10.1080/24721840.2018.1514978}}</ref>.

=== Applicazioni automobilistiche ===

La tecnologia di tracciamento oculare viene studiata nel settore automobilistico sia in modo passivo che attivo. La National Highway Traffic Safety Administration ha misurato la durata dello sguardo per svolgere attività secondarie durante la guida e l'ha utilizzata per promuovere la sicurezza scoraggiando l'introduzione di dispositivi che distraggono eccessivamente nei veicoli<ref>{{cita web|titolo=Visual-Manual NHTSA Driver Distraction Guidelines for In-Vehicle Electronic Devices|url=https://www.federalregister.gov/documents/2013/04/26/2013-09883/visual-manual-nhtsa-driver-distraction-guidelines-for-in-vehicle-electronic-devices}}</ref>. Oltre al rilevamento della distrazione, l'eye tracking viene utilizzato anche per interagire con IVIS<ref>{{cite patent|country=US|number=8928585B2|status=patent|title=Eye tracking control of vehicle entertainment systems|gdate=2015-01-06|fdate=2012-09-06|pridate=2011-09-09|invent1=Mondragon, Christopher K.|invent2=Bleacher, Brett|assign1=Thales Avionics Inc|url=https://patents.google.com/patent/US8928585B2/en}}</ref>. Sebbene la ricerca iniziale<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Poitschke|nome1=T.|cognome2=Laquai|nome2=F.|cognome3=Stamboliev|nome3=S.|cognome4=Rigoll|nome4=G.|data=2011|titolo=Gaze-based interaction on multiple displays in an automotive environment|rivista=IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)|pp=543–548543-548|doi=10.1109/ICSMC.2011.6083740|isbn=978-1-4577-0653-0|issn=1062-922X|url=http://mediatum.ub.tum.de/doc/1107278/document.pdf}}</ref> ha studiato l'efficacia del sistema di tracciamento oculare per l'interazione con l'HDD (Head Down Display), richiedeva comunque ai conducenti di distogliere lo sguardo dalla strada durante l'esecuzione di un'attività secondaria<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Prabhakar|nome1=G.|cognome2=Ramakrishnan|nome2=A.|cognome3=Murthy|nome3=L.|cognome4=Sharma|nome4=V.K.|cognome5=Madan|nome5=M.|cognome6=Deshmukh|nome6=S.|cognome7=Biswas|nome7=P.|titolo=Interactive Gaze & Finger controlled HUD for Cars|rivista=Journal of Multimodal User Interface|anno=2020|volume=14|pp=101–121101-121|doi=10.1007/s12193-019-00316-9}}</ref>. Studi ulteriori hanno studiato l'interazione controllata dallo sguardo con l'HUD (Head Up Display) che elimina la distrazione degli occhi fuori strada. Il tracciamento oculare viene utilizzato anche per monitorare il carico cognitivo dei conducenti per rilevare potenziali distrazioni. Sebbene i ricercatori abbiano esplorato<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Marshall|nome1=S.|data=2002|titolo=The index of cognitive activity: Measuring cognitive workload|anno=2002|url=https://archive.org/details/newcenturynewtre0000ieee|rivista=In Proc. 7th Conference on Human Factors and Power Plants|pp=7-5-7-9|doi=10.1109/HFPP.2002.1042860|isbn=0-7803-7450-9}}</ref> diversi metodi per stimare il carico cognitivo dei conducenti da diversi parametri fisiologici, l'uso di parametri oculari ha esplorato un nuovo modo di utilizzare gli eye tracker esistenti per monitorare il carico cognitivo dei conducenti oltre all'interazione con IVIS<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Duchowski|nome1=A. T.|cognome2=Biele|nome2=C.|cognome3=Niedzielska|nome3=A.|cognome4=Krejtz|nome4=K.|cognome5=Krejtz|nome5=I.|cognome6=Kiefer|nome6=P.|cognome7=Raubal|nome7=M.|cognome8=Giannopoulos|nome8=I.|data=2018|titolo=The Index of Pupillary Activity Measuring Cognitive Load vis-à-vis Task Difficulty with Pupil Oscillation|rivista=ACM SIGCHI Conference on Human Factors|doi=10.1145/3173574.3173856}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Prabhakar|nome1=G.|cognome2=Mukhopadhyay|nome2=A.|cognome3=Murthy|nome3=L.|cognome4=Modiksha|nome4=M. A. D. A. N.|cognome5=Biswas|nome5=P.|data=2020|titolo=Cognitive load estimation using Ocular Parameters in Automotive|rivista=Transportation Engineering|volume=2|p=100008|doi=10.1016/j.treng.2020.100008}}</ref>.

=== Applicazioni di intrattenimento ===

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=== Applicazioni ingegneristiche ===

L'uso diffuso della tecnologia di tracciamento oculare ha fatto luce sul suo utilizzo nell'ingegneria del software empirica negli anni più recenti. La tecnologia di tracciamento oculare e le tecniche di analisi dei dati vengono utilizzate per studiare la comprensibilità dei concetti di ingegneria del software da parte dei ricercatori. Questi includono la comprensibilità dei modelli di processi aziendali, e diagrammi utilizzati<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Petrusel|nome1=Razvan|cognome2=Mendling|nome2=Jan|cognome3=Reijers|nome3=Hajo A.|data=2017|titolo=How visual cognition influences process model comprehension|url=https://www.infona.pl//resource/bwmeta1.element.elsevier-54b21976-68ee-30d8-ab5f-4de5109c8a26|rivista=Decision Support Systems|lingua=en|volume=C|numero=96|pp=1–161-16|doi=10.1016/j.dss.2017.01.005|issn=0167-9236}}</ref> nell'ingegneria del software come diagrammi di attività UML e diagrammi EER<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Sözen|nome1=Nergiz|cognome2=Say|nome2=Bilge|cognome3=Kılıç|nome3=Özkan|titolo=An Experimental Study Towards Investigating the Effect of Working Memory Capacity on Complex Diagram Understandability|rivista=TEM Journal|editore=Association for Information Communication Technology Education and Science|data=27 novembre 2020|url=https://www.semanticscholar.org/paper/An-Experimental-Study-Towards-Investigating-the-of-S%C3%B6zen-Say/9cdeabca62ef1d79358e1a6eb32170e0e0484dad|issn=2217-8333|doi=10.18421/tem94-09|pp=1384–13951384-1395}}</ref>. Le metriche di tracciamento oculare come fissazione, percorso di scansione, precisione del percorso di scansione, richiamo del percorso di scansione, fissazioni sull'area di interesse/regione rilevante vengono calcolate, analizzate e interpretate in termini di comprensibilità del modello e del diagramma. I risultati vengono utilizzati per migliorare la comprensibilità di diagrammi e modelli con adeguate soluzioni relative al modello e migliorando i fattori personali correlati come la capacità della memoria di lavoro, il carico cognitivo, lo stile di apprendimento e la strategia degli ingegneri del software e dei modellisti.

== Problemi di privacy ==

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File:Reading Fixations Saccades.jpg|Un esempio di fissazioni e saccadi sul testo. Questo è lo schema tipico del movimento degli occhi durante la lettura. Gli occhi non si muovono mai agevolmente sul testo fermo.

File:Yarbus The Visitor.jpg|Questo studio di Yarbus (1967) viene spesso citato come prova di come il compito affidato a una persona influenzi il suo movimento oculare.

File:Eye tracking thru glass.JPG|Questo studio di Hunziker (1970)<ref name="learning-systems.ch">{{Cita web|url=http://www.learning-systems.ch/multimedia/forsch1e.htm|titolo=Percezione visiva: movimenti oculari nella risoluzione dei problemi}}</ref>&nbsp;sull'''eye'' ''tracking nella risoluzione dei problemi'' utilizzava una semplice pellicola da 8 mm per tracciare il movimento degli occhi filmando il soggetto attraverso una lastra di vetro su cui era visualizzato il problema visivo<ref>{{Cita web|url=http://www.learning-systems.ch/multimedia/eye%20movements%20problem%20solving.swf|titolo=|data=|accesso=3 marzo 2023|dataarchivio=6 luglio 2011|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20110706235011/http://www.learning-systems.ch/multimedia/eye%20movements%20problem%20solving.swf|titolourlmorto=Wayback Machine|sito=web.archive.org|data=6 luglio 2011|accesso=3 marzo 2023sì}}</ref><ref name="learning-systems.ch" />.

File:Typical cnn.png|L'uso di reti neurali convoluzionali nel tracciamento oculare consente l'identificazione di nuove informazioni da parte dell'intelligenza artificiale.

File:EYE-SYNC eye-tracking analyzer.JPG|Un display montato sulla testa per il rilevamento degli occhi. Ogni occhio ha una sorgente luminosa a LED (metallo color oro) sul lato della lente del display e una fotocamera sotto la lente del display.