Perception visuelle

L’eye tracking est une technique établie pour étudier la nature, le rôle et la caractérisation des mouvements oculaires dans la perception visuelle humaine.

Parfait pour une variété de domaines

Les travaux liés la perception visuelle utilisant l’eye tracking concernent notamment :

  • Coordinations actions/mouvements oculaires dans la réalisation de tâches en situation réelle. Caractérisation des processus cognitifs/perceptuels et de leurs éventuelles limitations.
  • Cécité due à l’inattention et mémoire visuelle
  • Navigation, repérage spatial et attention visuelle

Faire une comparaison plus facile

L’eye tracking permet aux chercheurs de caractériser la dynamique des mouvements oculaires dans la perception visuelle. La méthode est particulièrement utile dans la compréhension des patterns spécifiques de certains états, par exemple dans le cas de diagnostics de lésions cérébrales. Les mesures objectives et quantitatives sont comparées aux données normatives afin d’en étudier les écarts, attribuables à des déficiences. Nous pouvons citer les travaux suivants :

  • Performance des saccades tells que leur latence, retard
  • Saccadic performance, such as latency, hyper/hypométrie, et suppression
  • Stabilité et dérive de la fixation
  • Poursuite lente et altérations
  • Binocularité et vergence; études du strabisme (convergence, divergence) et de l’amblyopie (baisse de l’acuité d’un œil ou des deux yeux)
  • Nystagmus (mouvements rapides et involontaires), accélération et amplitude des phases lente et rapide.

Etudes de cas

A young participant going through the calibration process on the T60XL eye tracker.

Cardiff University

Pour plus d'information, merci de visite notre site en Anglais. En savoir plus

A human eye close-up image.

University of Melbourne

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Produits et services

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  • Fan, Y., Wu, C., Tsai, W., & Lin, K. (2015). Effects of lateralized light flash and color on unilateral neglect. Disability and Rehabilitation, 37(26), 2400–2406. http://doi.org/10.3109/09638288.2015.1031284
  • Ma, C.-Y., & Hang, H.-M. (2015). Learning-based saliency model with depth information. Journal of Vision, 15(6), 19. https://doi.org/10.1167/15.6.19
  • Lee, S. S.-Y., Wood, J. M., & Black, A. A. (2015). Blur, eye movements and performance on a driving visual recognition slide test. Ophthalmic and Physiological Optics, 35(5), 522–529. https://doi.org/10.1111/opo.12230

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