Görünüm ve Özellik Tabanlı Bir Bakış İzleme Modelinin Geliştirilmesi: TrGaze24

Bu çalışmada, çok modlu analitikler için bakış noktaları ile açılarını tahmin etmek amacıyla görünüm ve özellik tabanlı yöntemlere dayalı bir bakış izleme modeli geliştirilmiştir. İlk olarak bir göz veri seti oluşturulmuştur. Veri toplama sürecinde, 25 noktalı bir kalibrasyon tasarımı kullanılarak laboratuvar ortamında 128 katılımcıdan veri elde edilmiştir. TrGaze24 adını verdiğimiz veri setinden tahmin modeli oluşturmak için bir evrişimli sinir ağı (CNN) tasarlanmış ve yüz görüntülerinden çıkarılan sağ ve sol gözlere ait 18.410 göz görüntüsü, göz açıları ve yüz özellikleri modele girdi olarak sunulmuştur. Çıktılar, ekran üzerindeki hedef noktaların x ve y koordinatları ile bakış açısı vektörleri şeklinde belirlenmiştir. Modelin performansı için ortalama mutlak hatalar hesaplanmıştır, bakışa ait noktasal uzaklıkların tahminlerinde 3,74 cm ve açısal vektörlerin tahminlerinde 3,32 derece hata oranıyla literatürdeki benzer çalışmalara kıyasla oldukça başarılı bulunmuştur. Özellikle eğitim teknolojileri açısından, bilgisayar destekli eğitim ortamlarında web kamerası tabanlı bakış izleme sistemlerin temelini oluşturma potansiyeli taşımaktadır. Bu model, öğrenme analitiklerinde bilişsel süreçlerin incelenmesine olanak tanırken, aynı zamanda psikoloji, reklamcılık ve sosyal bilimler gibi alanlarda da kullanılabilirliğiyle dikkat çekmektedir.