ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Точность программного айтрекинга на потребительских устройствах в задачах скрининга нарушений цветового зрения

Авторы

  • Станислав Максимович Санталов Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, 117997, г. Москва, Стремянный пер., д. 36

Как цитировать

ГОСТ Санталов С. М. Точность программного айтрекинга на потребительских устройствах в задачах скрининга нарушений цветового зрения // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2026. Т. 70. № 3. С. 202-210.
APA Санталов, С. М. (2026). Точность программного айтрекинга на потребительских устройствах в задачах скрининга нарушений цветового зрения. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 70(3), 202-210.

Аннотация

Настоящий повествовательный обзор посвящен анализу возможности использования программного айтрекинга на потребительских устройствах для объективного скрининга нарушений цветового зрения (НЦЗ). Систематизированы данные о точности и частоте дискретизации программных решений на платформах iOS (TrueDepth / ARKit), Android (MediaPipe, ML Kit), веб-камеры ноутбуков (WebGazer.js, модели глубокого обучения). Определены минимальные требования к айтрекингу для регистрации оптокинетического нистагма (ОКН) в ответ на хроматические стимулы. Показано, что современные потребительские устройства способны обеспечить достаточную точность для скрининга НЦЗ в контролируемых условиях.

Ключевые слова

нарушения цветового зрения дальтонизм оптокинетический нистагм программный айтрекинг потребительские устройства ARKit MediaPipe WebGazer машинное обучение объективный скрининг

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

Bastani P., Riero H., Badjhian S. Quantifying induced nystagmus using a smartphone eye tracking application (EyePhone) // Journal of the American Heart Association. 2024. Vol. 13. Art. e030927.

Chen Z., Shi B.E. Appearance-based gaze estimation using dilated-convolutions // Proc. ACCV. 2018. pp. 309-324.

Cheng Y., Wang H., Bao Y., Lu F. Appearance-Based Gaze Estimation with deep learning: a review and benchmark // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2021. Vol. 46. pp. 7509-7528.

Chhimpa, G., Kumar A., Garhwal S. Revolutionizing gaze-based human-computer interaction using iris tracking: a webcam-based low-cost approach // IEEE Access. 2024. Vol. 12. pp. 168256-168269.

Costa M.F., Henriques L.D., Souza G.S. An integrative review for clinical evaluation of color vision: The right test for the right disease // Journal of current ophthalmology. 2024. Vol. 36. № 4. pp. 355-364.

Davalos E., Zhang Y., Srivastava N. Webeyetrack: Scalable eye-tracking for the browser via on-device few-shot personalization // ArXiv. 2025.

Ehinger B.V., Groß K., Ibs I., König P. A new comprehensive eye-tracking test battery concurrently evaluating the Pupil Labs glasses and the EyeLink 1000 // PeerJ. 2019. Vol. 7. Art. e7086.

Falch L., Lohan K. Webcam-based gaze estimation for computer screen interaction // Frontiers in robotics and AI. 2024. Vol. 11.

Fanlo Z.A., Gutierrez Vasquez J., Pueyo Royo V. Review of the main colour vision clinical assessment tests // Files of the Spanish Society of Ophthalmology. 2019. Vol. 94. № 1. pp. 25-32.

Fliotsos M., Zhao J., Pradeep T. Testing a popular smartphone application for colour vision assessment in healthy volunteer subjects // Neuro-ophthalmology. 2020. Vol. 45. № 2. pp. 99-104.

Friedrich M., Schneider E., Buerklein M. Smartphone video nystagmography using convolutional neural networks: ConVNG // Journal of neurology. 2022. Vol. 270. pp. 2518-2530.

Greinacher R., Voigt-Antons J.-N. Accuracy assessment of ARKit 2 based gaze estimation // Proc. QoMEX. 2020. pp. 439-449.

He J., Bex P., Skerswetat J. Rapid measurement and machine learning classification of colour vision deficiency // Ophthalmic and physiological optics. 2023. Vol. 43. pp. 1379-1390.

Jeong Y.D., Cho J., Son Y. Global prevalence of congenital color vision deficiency among children and adolescents, 1932-2022 // Ophthalmology. 2025.

Kaduk T.C., Goeke C., Finger H., Konig P. Webcam eye tracking close to laboratory standards: Comparing a new webcam-based system and the EyeLink 1000 // Behavior research methods. 2023. Vol. 56. pp. 5002-5022.

Katanska A., Krasta E., Klavinska A. Eye tracking applications in colour vision assessment // Latvian journal of physics and technical sciences. 2025. Vol. 62. pp. 46-57.

Khizer M., Ijaz U., KhanT.A. Smartphone color vision testing as an alternative to the Conventional Ishihara Booklet // Cureus. 2022. Vol. 14.

Knorr A., Gravot C.M., Glasauer S., Straka H. Image motion with color contrast suffices to elicit an optokinetic reflex in Xenopus laevis tadpoles // Scientific reports. 2021. Vol. 11. Art. 8445.

Krafka K., Khosla A., Kellnhofer P. Eye tracking for everyone // Proc. CVPR. 2016. pp. 2176-2184.

Nissen L., Hubner J., Klinker J. Towards preventing gaps in health care systems through smartphone use: analysis of arkit for accurate measurement of facial distances in different angles // Sensors. 2023. Vol. 23. Art. 4486.

Papoutsaki A., Laskey J., Huang J. SearchGazer: webcam eye tracking for remote studies of web search // Proc. CHIIR. 2017.

Papoutsaki A., Sangkloy P., Laskey J. WebGazer: scalable webcam eye tracking using user interactions // Proc. IJCAI. 2016. pp. 3839-3845.

Phillips V., Bastani P., Rieiro H. A pilot study of smartphone eye tracking for detection of positional nystagmus // Digital biomarkers. 2025. Vol. 9. pp. 124-129.

Reynders M., Bos J., Mert A. Feasibility of virtual reality to induce and measure optokinetic after-nystagmus (OKAN): a pilot study // Scientific reports. 2025. Vol. 15.

Sakharkar M., Jalihal P.K., Ramirez K. Characterization of optokinetic nystagmus in healthy participants with a novel oculography device // Otolaryngology – head and neck surgery. 2025.

Saxena S., Fink L.K., Lange E.B. Deep learning models for webcam eye tracking in online experiments // Behavior research methods. 2023. Vol. 56. pp. 3487-3503.

Schutz A.C., Braun D., Gegenfurtner K. Chromatic contrast sensitivity during optokinetic nystagmus, visually enhanced vestibulo-ocular reflex, and smooth pursuit eye movements // Journal of neurophysiology. 2009. Vol. 101. № 5. pp. 2317-2327.

Sorkin N., Rosenblatt A., Cohen E. Comparison of Ishihara Booklet with color vision smartphone applications // Optometry and vision science. 2016. Vol. 93. № 7. pp. 667-672.

Taore A., Lobo G., Turnbull P.R.K., Dakin S.C. Diagnosis of colour vision deficits using eye movements // Scientific reports. 2022. Vol. 12.

Valliappan N., Dai N., Steinberg E. Accelerating eye movement research via accurate and affordable smartphone eye tracking // Nature communications. 2020. Vol. 11.

Yang X., Krajbich I. Webcam-based online eye-tracking for behavioral research // Judgment and decision making. 2021. Vol. 16. № 6. pp. 1485-1505.

Zhu B., Yang M., Liu X. Assessing pediatric visual acuity with a computerized optokinetic nystagmus analyzer // Clinics. 2025. Vol. 80. Art. 100671.

Zhu G., Li Y., Zhang S. Neural networks with linear adaptive batch normalization and swarm intelligence calibration for real-time gaze estimation on smartphones // International journal of intelligent systems. 2024. Art. 2644725.

Выпуск

Раздел

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Метрики

124 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Похожие статьи

<< < 1 2 3 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.