Die 7 wichtigsten Anwendungsfälle für 3D-Eye-Tracking
Die Augen sind das Fenster zur Seele. Ob das stimmt oder nicht: Unbestreitbar ist, wie viel uns die Augen über unser Gegenüber verraten. Die Cooperative-Eye-Hypothese besagt, dass sich das menschliche Auge so entwickelt hat, dass die weiße Lederhaut größer und heller wurde, damit wir besser kommunizieren können, indem wir dem Blick des anderen folgen. Verbinden wir diese menschliche Eigenschaft mit neuen Technologien wie 3D-Eye-Tracking, können wir unsere Kommunikation und die Maschinen um uns herum weiterentwickeln.
Spracherkennung, Bewegungserkennung und Touch-Steuerung sind längst Teil unserer Alltagsgeräte. Was noch fehlt: dem Nutzer in die Augen zu sehen und seine Aufmerksamkeit, sein Interesse und sein Engagement zu verstehen, so wie Menschen es im Umgang miteinander ganz selbstverständlich tun. Attention-Tracking verändert hier alles.
3D-Eye-Tracking, also die Erfassung der Blickrichtung mit handelsüblichen Tiefenkameras, eröffnet spannende neue Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion.
Das sind die wichtigsten Anwendungen von 3D-Eye-Tracking in verschiedenen Bereichen:
1. Attention-Tracking im Einzelhandel
Statt eine vorab ausgewählte Fokusgruppe für eine Marktforschungsstudie zur Regalaufmerksamkeit Brillen tragen zu lassen und damit womöglich ihr Verhalten zu beeinflussen, erfasst 3D-Eye-Tracking den Blick von Passanten präzise und unaufdringlich. Indem Händler die Aufmerksamkeit ihrer Kunden messen, können sie die Performance ihrer Produkte analysieren. Attention-Tracking liefert Unternehmen wertvolle Analysen. 3D-Eye-Tracking ermöglicht Regalanalysen, die die Anzahl der Blicke und die Blickschwerpunkte erfassen, ganz ohne Kalibrierung. Marktforschungsunternehmen können Händlern auf Basis dieser Erkenntnisse Optimierungen für Verkaufsstrategie und Einkaufserlebnis vorschlagen. Eye-Tracking-Analysen verschaffen Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.
2. Eye-Tracking in der Robotik
Beide zusammen erkennen und prognostizieren die Absichten von Menschen und ihre Aufmerksamkeit für Objekte.
3D-Gaze-Tracking macht die Mensch-Roboter-Interaktion natürlicher und kollaborativer. Bisher können Roboter nicht zuverlässig erkennen, wie engagiert ein Mensch ist. Mit einem „Augenpaar“ aus Tiefenkameras und Eye-Tracking-Software können sie jedoch einen 3D-Blickvektor berechnen. Beide zusammen erkennen, verfolgen und prognostizieren die Absichten von Menschen und ihre Aufmerksamkeit für Objekte. Anwendungsfälle finden sich bei kollaborativen Robotern, Lernrobotern, Servicerobotern und Assistenzrobotern, vor allem dort, wo ein großer Bewegungsspielraum und die Interaktion mit realen Objekten gefragt sind.
Sehen Sie sich die Demo dieses Forschungsprojekts zu Lernrobotern von Professor Joakim Gustaffson von der Königlich Technischen Hochschule (KTH) in Stockholm an. Als Sensor für das 3D-Eye-Tracking dient eine Intel RealSense Kamera vor einem Furhat-Roboter.
3. Eye-Tracking in der Automobilbranche
Eye-Tracking in der Automobilbranche wird die Straßen sicherer machen. Der begrenzte Tracking-Bereich und die Notwendigkeit mehrerer Sensoren, um den Blick in 3D zu erfassen, schränken den Einsatz heutiger Eye-Tracking-Technologien im Auto ein. Blickerkennung wird zwei zentrale Herausforderungen der Interaktion zwischen Mensch und Auto lösen.
Automobil: Fahrerüberwachung & Eye-Tracking
Laut dem European New Car Assessment Programme (NCAP) wird Fahrerüberwachung bis 2020 nicht nur als Standard der „primären Sicherheit“ gelten; zudem werde sich „die Bewertung darum drehen, wie zuverlässig und präzise der Zustand des Fahrers erkannt wird“. Die Aufmerksamkeit des Fahrers zu erkennen, um ihn zu überwachen und koordinierte Übergaben in teilautonomen Fahrzeugen zu ermöglichen, wird daher Pflicht. Künftig wird der Fahrer ständig überwacht und seine Aufmerksamkeit mit Tiefenkameras erfasst. Anhand der Kameradaten prüft die Tracking-Software, ob der Fahrer aufmerksam ist.
Virtueller Copilot im Auto
Autos sind Roboter. Sie reagieren bereits auf Sprach- und Gestenbefehle des Fahrers. Bei der Aufmerksamkeitserkennung hinkt die Automobilbranche jedoch hinterher. 3D-Eye-Tracking-Software für die Automobilbranche ermöglicht einen „sehenden Fahrzeugassistenten“, der erkennt, wohin Fahrer und Passagiere im Infotainmentsystem blicken, etwa auf Armaturenbrett, Mittelkonsole und Spiegel, und erlaubt zudem natürliche Interaktionen mit Augmented-Reality-Head-up-Displays. Der virtuelle Copilot kann sogar erkennen, wenn der Blick auf Objekte außerhalb des Autos gerichtet ist.
4. Verbrauchergeräte
Smartphones wie das iPhone X oder das Xiaomi Mi8 und Laptops mit nutzerseitigen Tiefenkameras lassen sich mit 3D-Eye-Tracking-Software aufrüsten, ganz ohne zusätzliches Eye-Tracking-Gerät. Die Tiefenkamera erkennt dann, welche Bereiche des Bildschirms der Nutzer ansieht, sodass sich das Gerät womöglich teilweise mit den Augen bedienen lässt. Eye-Tracking in Smartphones wird als neue Eingabemethode die Bedienung erheblich verbessern. Auf Gaming-Laptops kann 3D-Gaze-Tracking das Spielerlebnis steigern, etwa bei der Interaktion mit Avataren oder indem Infomenüs außerhalb des Blickfelds abgedunkelt werden, damit der Bildschirm aufgeräumter wirkt.
5. Lösungen für assistive Technologien
Maßgeschneiderte Softwarelösungen mit handelsüblichen Tiefenkameras können Menschen mit Einschränkungen bei der Bedienung eines Computers unterstützen, indem Mausfunktionen auf Kopfbewegungen, Gesichtsgesten und Blicksteuerung übertragen werden. So können Nutzer leichter und besser kommunizieren. Sie können auch einen robotischen Assistenzarm zu einem Objekt ihrer Wahl lenken und die mühsame Steuerung per Joystick auf ein Minimum reduzieren. Im folgenden Video stellt Henny Admoni, Assistant Professor am Robotics Institute der Carnegie Mellon University, ihre Forschung dazu vor, wie Blickerkennung die Koordination zwischen Mensch und Roboter verbessern kann.
6. Eye-Tracking in der Werbung
Mit 3D-Eye-Tracking-Analysen, die keine Kalibrierung erfordern, können Werbetreibende die Aufmerksamkeit von Verbrauchern für Außenwerbung besser analysieren.
Zielgruppenanalysen liefern die Anzahl der Blicke auf die Werbung, die emotionale Reaktion, die Tageszeit mit der höchsten Aufmerksamkeit und weitere Echtzeitstatistiken, die Werbetreibenden nützen.
7. Verhaltensforschung
Forschende nutzen Eye-Tracking, um das Verhalten bei Erkrankungen wie ADHS und Autismus zu untersuchen, zum Beispiel, wie Menschen visuelle Informationen aufnehmen. GazeSense ist ein Forschungswerkzeug, kein Diagnosegerät.
Gerade bei Kindern ist es jedoch oft schwierig, sie im Tracking-Bereich heutiger Eye-Tracker zu halten, und manchmal sogar unmöglich, ein strenges Kalibrierungsverfahren einzuhalten. 3D-Eye-Tracking löst diese Probleme mit einem größeren Tracking-Bereich, auch bei extremen Kopfhaltungen, und der Option, ohne Kalibrierung zu tracken. Die Vorteile der Eye-Tracking-Software von Eyeware sind zum Beispiel: keine Brillen und der Einsatz handelsüblicher Tiefenkameras.