Por José Iuri Barbosa de Brito

Nossos olhos podem revelar muitas coisas a nosso respeito. Um simples olhar pode deixar transparecer atenção, sentimentos, necessidades ou estados emocionais. Tendo isso em vista, a interpretação e a captura das informações transmitidas pelo olhar tornaram-se um ramo de pesquisa ativo nos últimos anos, impulsionando diversas áreas do conhecimento e têm mostrado grande variedade e possibilidade de aplicações.

O termo eye tracking designa um conjunto de métodos para a captura dos pontos de foco e dos movimentos relativos dos olhos. Com esses dados é possível coletar informações referentes à movimentação ocular, ao tempo de mudança de ponto focal e aos pontos de atenção. Consequentemente, um sistema robusto de detecção é considerado crucial no desenvolvimento da interação homem-máquina. A precisão do tracker permite que os dados sejam mais fiéis à realidade e forneçam, de maneira correta, os dados e mapas oculares.

Apesar das aplicações eye tracking estarem, em sua maioria, confinadas a laboratórios, grandes avanços na área de interface homem-computador foram realizadas. Impulsionado pelos avanços na capacidade computacional e estudos em interação visual, o rastreamento dos olhos mostrou capacidade de prover diversas necessidades e abriu caminhos pouco estudados, a exemplo do neuromarketing.

O desenvolvimento de técnicas de eye tracking existe há pelo menos 100 anos. Métodos baseados em medição do potencial elétrico derivado da movimentação ocular, eletrooculograma, e outros mais tradicionais, como o uso de lentes para obtenção da posição da córnea, foram os pioneiros e obtiveram bons resultados, entretanto, por se tratarem de procedimentos considerados invasivos, logo caíram em desuso.

Os métodos mais recentes utilizam os princípios de visão computacional. O uso de câmeras para detectar a posição dos olhos e o ponto focal tem dado resultados precisos e rápidos. O emprego de aparelhos mais portáteis facilitou e expandiu as aplicações, já que agora o sistema pode recolher dados em qualquer situação, seja no cotidiano ou nos centros de pesquisa. Alguns dos métodos mais comuns estão descritos a seguir:

Sabe-se que o olho humano pode ser considerado um dipolo elétrico fixo, sendo a retina o polo negativo e a córnea o polo positivo, estabelecendo um potencial que varia entre 0 e 40 mV. A movimentação ocular provoca a rotação no dipolo, alterando dessa maneira o campo elétrico ao redor do órgão. Com a utilização de eletrodos é possível captar a mudança no sinal elétrico.

A captação do movimento ocular por meio dos eletrooculogramas possui diversos problemas. O potencial elétrico pode ser facilmente alterado devido à luz, ao cansaço, e demais condições físicas do estudado e do ambiente. Entretanto, com a devida utilização de softwares de ajuste e a correta calibração dos equipamentos é possível obter resultados satisfatórios.

Baseado em redes neurais artificiais, esse método é utilizado para encontrar, por meio de dimensionamento e classificação dos pixels relevantes, a posição da pupila. Com base na análise dos principais componentes que caracterizam o olho humano é possível identificar mais rapidamente as prováveis posições para o foco ocular. A rede neural pode então processar e localizar a posição correta do olho e extrair os parâmetros interessantes para a pesquisa.

O método de análise do padrão de reconhecimento demanda uma grande capacidade computacional, impossibilitando, na maior parte dos casos, a utilização do sistema em tempo real. Para contornar esse problema, surgiu o método de predição de Tang e Zhang. Esse baseia-se em prever, por meio de modelos matemáticos, a posição do olho com base no frame de vídeo anterior, limitando assim a área de busca e agilizando o reconhecimento da posição ocular. Outras adaptações a esse método também vieram à tona. A abordagem Mehrubeoglu, por exemplo, propõe analisar apenas os frames em que o olho está parado, assim, é possível estimar a movimentação da íris e consequentemente do ponto focal.

Muitos Eye Trackers utilizam um sistema de visão com base nos pontos de reflexão da luz na córnea. Na Figura 3 é exibido o ponto de reflexão e sua distância do centro da pupila. Com os devidos cálculos e calibrações do equipamento é possível calcular o ponto focal. Já que cada olho terá um ponto de reflexão diferente, a intersecção das retas estimadas da passagem da luz indica o ponto focal.

Com imagens em tons de cinza, o computador pode identificar facilmente o ponto de reflexão e o centro da pupila. Devido à alta necessidade de calibração, além de ser muito instável a mudanças no ambiente, esse método de detecção de movimentação ocular não pode ser utilizado para análises em tempo real. Contudo, representa uma forma eficiente e rápida de captar os pontos focais em aplicações que não necessitam mobilidade ou respostas imediatas.

O propósito da tecnologia assistiva é permitir que pessoas desabilitadas de alguma forma possam desempenhar tarefas desacompanhadas. A movimentação ocular pode ser útil nessa proposta, já que raros são os casos em que um paciente perde a capacidade de mexer os olhos.

Com a devida adaptação, o usuário é capaz de selecionar palavras e ações de um menu onde é possível enviar informações e comandos. Esse tipo de equipamento pode ser utilizado junto a um computador, que com o devido preparo é capaz de comportar sistemas de câmera-cursor e pictogramas tornando a comunicação mais rápida e eficiente.

Os aparelhos de eye tracking são capazes de identificar os pontos de atenção em determinados intervalos de tempo. Esse tipo de estudo permite analisar e compreender o comportamento humano em várias situações e assim entender as ações e decisões tomadas em momentos críticos.

O neuromarketing foca em entender o comportamento e os desejos do consumidor por meio de estudos do sistema nervoso central e periférico. Esse modelo de publicidade mostra-se efetivo, pois identifica realmente os pontos de interesse do pesquisado e consegue indicar aos pesquisadores a reação do cérebro humano a determinados estímulos.

O eye tracking caiu “como uma luva” para as pesquisas em neuromarketing. Os focos de atenção e movimentos oculares são, na maior parte do tempo, involuntários, assim, os dados recolhidos não sofrem com influências externas não desejadas. Diferente dos métodos comuns de pesquisa, o rastreamento ocular não pode ser enganado e fornece dados mais confiáveis, principalmente derivados do comportamento “não planejado”.

As pesquisas mais avançadas conseguem identificar diversos fatores, o que não seria possível por meio dos métodos convencionais. O eye tracking ajuda a entender o motivo que impulsiona o cliente a comprar um produto. Durante a visualização do produto, as reações espontâneas do olho podem demonstrar diversos sentimentos e sensações a exemplo da dilatação da pupila ao observar comida. Um rastreador pode captar essas mudanças e reportar para os pesquisadores cada alteração relevante.

Com o tempo, o eye tracking vem demonstrado ser um bom e efetivo sistema de interface homem-computador. Muitos testes e pesquisas vêm sendo realizadas e reportadas utilizando essa nova tecnologia, fato que impulsiona cada vez mais o desenvolvimento de métodos apropriados e sofisticados para análise e coleta dos dados.

A diversidade de aplicações faz com que o rastreamento ocular se torne uma realidade nas mais diversas atividades. A integração de vários aplicativos ao eye tracking já é realidade, principalmente em jogos imersivos, portanto não será nada estranho se no futuro, junto a um computador, vier integrado um aparelho eyetracker.

Apesar de todo o avanço, ainda é necessário mais pesquisas e trabalhos nesta área para tornar o eye tracking mais prático em aplicações do mundo real. Novos métodos que apresentam desempenhos melhores e análises em tempo real continuam sendo o foco e o objetivo da maior parte dos pesquisadores. O futuro parece promissor para o rastreamento ocular e suas diversas aplicações.

Referências: 

Eye Tracking and Head Movement Detection: A State-of-art Survey. Al-Rahayfeh, A. Faezipour, M. University of Bridgeport, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, November 6th, 2013.

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A Survey on Eye-Gaze Tracking Techniques. Chennamma, H. R.. University of North Texas, Indian Journal of Computer Science and Engineering, November, 2013.

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