Oculometria: differenze tra le versioni

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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|pp=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 21°º 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=19415–19438|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=597–604|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=1–9|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=149–167|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>.