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Publicly Available Published by Oldenbourg Wissenschaftsverlag September 25, 2009

Eye-Tracking zur Unterstützung der Verdachtsmarkierung in der Videoüberwachung (Eye Tracking for the Assistance of Suspicion Indications in Video Based Surveillance)

  • Peter Fischer and Jürgen Geisler
From the journal i-com

Zusammenfassung

„Online”-Bildauswerter in der polizeilichen und militärischen Aufklärung müssen neben Ihrer Haupttätigkeit der Auswertung des Videodatenstroms ebenfalls die Aufgabe des Markierens auffälliger Objekte zur Kommunikation an den „Offline”-Bildauswerter erfüllen. Eine textliche oder sprachliche Form ist hierbei unbefriedigend, da diese beide Auswerter in nicht unerheblichem Maße kognitiv belastet. Hier bietet sich als Alternative der Einsatz von Blickbewegungsregistrierung zur Minimierung dieser kognitiven Zusatzbelastung an. Die Markierung könnte durch den „Online”-Bildauswerter mittels Tastendruck geschehen. Ein Rahmen wird um die aktuelle Blickposition gezeichnet und das so entstandene Bild an den „Offline”-Bildauswerter weitergeleitet. Die Blickdaten bilden hier also den Kommunikationskanal für die wichtige Markierungsinformation. Dieser Beitrag beschreibt eine Versuchsumgebung zur Ermittlung der örtlichen und zeitlichen Präzision eines solchen Ansatzes und stellt bezüglich letzterer ausgehend vom „Model Human Processor” (Card, Moran und Newell 1983) eine Hypothese zu deren Vorhersage auf.

Summary

Beyond their main task of the interpretation of the video data stream, “online” image analysts in the police and military reconnaissance domain have to accomplish the task of marking conspicuous objects and to communicate this information to the “offline” image analyst. A textual or spoken representation is unsatisfactory in this context since it puts a considerable additional cognitive load on both analysts. Here eye tracking provides a promising alternative to minimize this additional cognitive load. The marking could be done by the “online” analyst through pressing a key causing a frame to be drawn at his current gaze position on the screen. This annotated image is then delivered to the “offline” analyst, so the gaze data here forms a communication channel for the important marking information. This article describes an evaluation environment to determine the spatial and temporal precision of the suggested approach. Concerning the latter it poses a hypothesis based on the “model human processor” (Card, Moran und Newell 1983) for its prediction.

Published Online: 2009-09-25
Published in Print: 2008-04-01

© Oldenbourg Wissenschaftsverlag

Downloaded on 25.4.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/icom.2008.0007/html
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