Ein vierköpfiges Team hat ein Multi-Kamera-Array zur Messung von Eye-Tracking und anderen physiologischen Merkmalen entwickelt und verkauft. Zu den wichtigsten Kunden zählen universitäre Forschungsgruppen, die Human-Factors-Gruppe von Lockheed und die US Air Force.
Die Technologie dieses Teams verfolgt Augen und Gesicht aus bis zu 1 Meter Entfernung präzise über das Array hinweg, erfordert pro Person nur minimale Kalibrierung und kann Pupillenreaktionen auf Müdigkeit und andere Faktoren messen.
Senseye arbeitet seit Langem an Eye-Tracking-Technologie und kooperierte anfangs mit der US Air Force, um das Pilotentraining zu verbessern. Aufgrund von Schwierigkeiten bei der Finanzierung mussten sie jedoch auf PTSD-Screening umschwenken.
Eye-Tracking-Technologie aufzubauen ist nicht schwierig, aber die Herausforderung besteht darin, benutzerfreundliche Interfaces zu schaffen, die nicht durch die aktuellen UI-Paradigmen behindert werden.
EEG-Aufzeichnungen könnten eine Alternative zu Eye-Tracking sein, da sie krankheitsbedingte Einschränkungen der Augenbewegung überwinden können.
Mehrere AR-Headsets, darunter Microsofts HoloLens 2 und Magic Leaps ML2, bieten brauchbares Eye-Tracking. Auch Tobiis Eye-Tracking-Brille ist als Standalone-Lösung gut geeignet.
Ein ALS-Patient in der Türkei erstellt mit einem Tobii-Eye-Tracker YouTube-Videos, Podcasts und Twitch-Streams.
Ein Kommentator entwickelt ein Menüsystem, das Fitts’ Law und Huffman-Bäume kombiniert und zusammen mit Eye-Tracking-Technologie eingesetzt werden könnte.
Ein belastbarer Business Case für Eye-Tracking-Unternehmen ist schwierig, weil der Markt klein ist und die Kosten für die Zulassung von Produkten zur Kostenübernahme durch Krankenversicherungen hoch sind.
Sub-vocalization, also Text-to-Speech für Gedanken, könnte ein weiterer Ansatz bei der Erforschung assistiver Technologien sein.
Die Technologie, die Stephen Hawking zur Kommunikation nutzte, einschließlich Eye-Trackern, könnte verbessert werden.
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