Cómo funciona el eye tracking: tecnología, métodos y aplicaciones
El eye tracking o seguimiento ocular se ha convertido en una herramienta clave para comprender la atención, el comportamiento visual y la conducta humana en diversos ámbitos, como la psicología, la neurofisiología, la experiencia de usuario (UX), la investigación de mercado y el neuromarketing, entre otros. Esta tecnología también tiene aplicaciones en el análisis médico y en el diagnóstico temprano y ofrece un nuevo método de interacción.
Históricamente, los sistemas de eye tracking eran invasivos y poco móviles, por lo que solo resultaban útiles en experimentos muy limitados. Aunque aún existen algunas limitaciones, los avances recientes en la tecnología de seguimiento ocular han permitido una configuración mucho más sencilla y aplicaciones más amplias y versátiles.
En este artículo, presentaremos la tecnología de seguimiento ocular y analizaremos los métodos que la mayoría de los sistemas utilizan para rastrear los ojos. En próximas entradas, exploraremos los diferentes tipos de sistemas de eye tracking, cómo se realiza el análisis de datos visuales y algunas de las principales aplicaciones del seguimiento ocular.
¿Qué es el eye tracking?
El eye tracking es un proceso de medición del movimiento o la posición de los ojos. La retina contiene una zona con alta densidad de terminaciones nerviosas y gran agudeza visual llamada fóvea. El cristalino enfoca la luz sobre la fóvea, y la persona mueve los ojos para “dirigir” el cristalino y la fóvea hacia aquello que quiere observar.
En resumen, un sistema de seguimiento ocular mide dónde está mirando una persona o cómo reaccionan sus ojos ante estímulos.
Al registrar y analizar estos movimientos oculares, los investigadores pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento humano, la fisiología, la psicología, la percepción y la atención visual. Además, los movimientos oculares pueden utilizarse como un método alternativo de interacción con el entorno, interfaces informáticas o dispositivos de realidad virtual, entre otros.
Métodos de eye tracking
1. Métodos tradicionales
La investigación en seguimiento ocular (eye tracking) se realizaba originalmente mediante observación directa. El investigador se sentaba y observaba los movimientos oculares del participante. Los primeros sistemas automatizados requerían contacto mecánico con la lente del ojo, lo que los hacía notablemente intrusivos e incómodos.
Uno de los primeros sistemas electrónicos fue la bobina escleral electromagnética (SSC, scleral search coil). Estas se integraban en una lente de contacto de silicona con un cable conectado a un dispositivo de registro. Los sistemas SSC ofrecen alta precisión y velocidad, pero siguen siendo intrusivos y normalmente se utilizan dentro de una jaula de Faraday.
Posteriormente, dispositivos de seguimiento ocular como el sistema de imagen dual de Purkinje (DPI, dual Purkinje imaging) ya no requerían contacto físico con el ojo, pero aún necesitaban una barra de mordida para estabilizar la cabeza y contaban con un campo visual muy reducido, aunque ofrecían una resolución y precisión muy elevadas.
Un sistema binocular de seguimiento ocular mediante imagen dual de Purkinje en el Active Perception Lab de la Universidad de Rochester
Otra técnica semi-intrusiva es la electrooculografía (EOG), que utiliza electrodos colocados en el rostro para medir el pequeño potencial eléctrico entre la parte frontal y posterior del ojo. Este método no es particularmente preciso, pero aún se emplea en ocasiones para eliminar el ruido de los movimientos oculares en registros de EEG.
2. Eye Tracking basado en vídeo
Los investigadores comenzaron a experimentar con métodos de eye tracking basados en cámara desde principios del siglo XX. Los avances más recientes en tecnología de cámaras computarizadas han permitido el desarrollo de una nueva clase de sistemas de seguimiento ocular por video, que son cada vez menos intrusivos y funcionales en una variedad de escenarios, incluyendo entornos del mundo real y en tiempo real. Este enfoque se ha convertido en el estándar en la mayoría de las aplicaciones de seguimiento ocular humano, y es el único que se considerará en las secciones posteriores de este documento.
La mayoría de los sistemas de eye tracking por video constan de una cámara sensible al infrarrojo, iluminación por luz infrarroja (IR) y un algoritmo sofisticado para la detección del centro de la pupila y la eliminación de artefactos. El procesamiento de imágenes y la recolección de datos se realizan mediante hardware dedicado o mediante software en una computadora o dispositivo móvil. La iluminación infrarroja tiene varias ventajas: es casi invisible para el participante y los artefactos provocados por fuentes de luz artificial pueden filtrarse fácilmente por longitud de onda.
Ciertas características de la pupila y la córnea son únicas bajo iluminación IR, lo que facilita detectar selectivamente el ojo y rechazar “falsos ojos” en el campo visual de la cámara.
1. Métodos de Eye Tracking
Los sistemas de pupila brillante utilizan una fuente de luz infrarroja (IR) en el mismo eje que la cámara y rastrean el reflejo luminoso de la retina a través de la pupila, de manera similar al efecto de “ojos rojos” que aparece en las fotografías. Este enfoque de seguimiento de la retina puede ayudar a compensar cámaras de menor calidad y generalmente funciona mejor en habitaciones con poca luz y con iluminación constante. Además, este método puede ser más eficaz en participantes con ojos muy claros, como los azules muy pálidos, o en bebés cuya pigmentación del iris aún no se ha desarrollado. 
Fuente: Wikipedia – Imagen de pupila brillante iluminada por IR
En contraste, los sistemas de seguimiento ocular de pupila oscura utilizan una fuente de luz infrarroja (IR) fuera del eje de la cámara, lo que ilumina todo en el campo visual excepto la pupila. El sistema de procesamiento de imágenes rastrea el objeto más oscuro y redondeado en la imagen. Los sistemas de pupila oscura son más robustos en condiciones de iluminación variables y funcionan mejor con participantes con ojos oscuros o pupilas pequeñas. También suelen ser más grandes, ya que las fuentes de IR deben estar físicamente separadas de la cámara, lo que explica la forma rectangular alargada de muchos sistemas comerciales de seguimiento ocular.
Fuente: Wikipedia – Imagen de pupila oscura iluminada por IR
Fuente: Tobii Pro
2. Seguimiento por reflejo corneal
En ambos casos, estos sistemas también rastrean el reflejo corneal (CR, cornea reflex), el “destello” brillante que se produce cuando la luz infrarroja se refleja en la superficie esférica de la córnea. Este reflejo es fundamental para diferenciar los movimientos oculares de los movimientos de la cabeza.
El sistema visual humano utiliza tanto la pupila como el reflejo corneal para adquirir y seguir un objetivo visual, pero un sistema de eye tracking que solo ve el ojo debe poder distinguir entre ambos tipos de movimiento. Cuando el ojo rota, la pupila se mueve, pero el CR permanece fijo (como una linterna sobre una pelota que gira). En cambio, cuando la cabeza se mueve, la pupila y el CR se mueven juntos. La posición de la mirada es el principal indicador de la atención humana y sirve como base para métricas posteriores, como el tiempo de fijación (dwell time), miradas rápidas (glance) o áreas de interés (AOI, areas of interest). Antes de la calibración, la posición de la mirada se puede calcular de manera simple como:
Posición de la mirada=posición de la pupila - posición del CR
Fuente: Wikipedia – Algoritmo de seguimiento ocular con luz visible
Para los sistemas montados en la cabeza, como las gafas de seguimiento ocular o los dispositivos integrados en RV, el seguimiento del reflejo corneal (CR) no se puede usar para determinar la posición de la cabeza, ya que la fuente de IR se mueve junto con la cabeza. Sin embargo, el seguimiento del CR sigue utilizándose para la compensación de deslizamientos. Este proceso sirve para eliminar los pequeños movimientos entre el dispositivo de eye tracking y el ojo, garantizando que los datos reflejen la posición de la mirada con mayor precisión.
3. Otros tipos de sistemas basados en vídeo
En los últimos años, se han utilizado sistemas con cámara web y luz visible. La idea es poder realizar experimentos con gran número de participantes usando webcams comunes en los hogares. No obstante, estos sistemas presentan limitaciones importantes en precisión y calidad de datos. En cierto grado, esto se puede compensar aumentando el número total de participantes; por ejemplo, si necesitas 100 participantes, pero solo puedes seguir con fiabilidad al 10 %, podrías reclutar 1000.
El problema es que la dificultad de seguimiento no se distribuye uniformemente. Estos sistemas suelen tener problemas con personas mayores, con pestañas largas, maquillaje, gafas, etc., lo que provoca un sesgo de selección significativo en los datos obtenidos.
Métodos de configuración, calibración y validación
La mayoría de los sistemas modernos de eye tracking requieren muy poca configuración. Los umbrales para la detección de la pupila y del reflejo corneal (CR), así como la eliminación de artefactos, están ahora automatizados y se ajustan de forma continua. Los sistemas de seguimiento ocular se adaptan bastante bien a diferentes colores, tamaños y formas de ojos, así como a la distancia interpupilar.
El participante debe colocarse frente a la cámara, o en el caso de gafas de eye tracking, dispositivos RA/RV o diademas, la cámara debe situarse sobre el propio participante. El experimento debe diseñarse de manera que el participante permanezca dentro del campo de visión de la cámara durante toda la prueba y pueda evitar algunas fuentes de dificultad de seguimiento (ver #5 “Limitaciones metodológicas” más abajo).
Los sistemas de eye tracking requieren una calibración, que es un método para asociar de forma algorítmica la posición física del ojo con el punto en el espacio al que el participante está mirando (mirada o gaze). Esto se debe a que existen variaciones en el tamaño del ojo, la posición de la fóvea y la fisiología general que deben ajustarse para cada individuo. En cierto modo, la posición de la mirada también depende de la percepción del participante.La calibración normalmente consiste en que el participante mire puntos fijos y conocidos en el campo visual. Estos puntos pueden mostrarse en la pantalla de un ordenador en sistemas basados en pantalla, o en el mundo físico para gafas de eye tracking.
Se puede usar tan solo un punto central, pero lo más común es calibrar con 5, 9 o incluso 13 puntos. El algoritmo crea una traducción matemática entre la posición del ojo (restando el CR) y la posición de la mirada para cada objetivo, y luego genera una matriz que cubre toda el área de calibración, interpolando entre cada punto. Cuantos más objetivos se utilicen, mayor y más uniforme será la precisión en todo el campo visual. El área de calibración define la zona de máxima exactitud del sistema, y la precisión disminuye si el ojo se mueve fuera del ángulo cubierto por los puntos de calibración.
Secuencia típica de calibración de 9 puntos: el participante fija la mirada en cada objetivo a medida que aparece.
Dado que la calibración requiere cierto grado de cooperación y capacidad, en muchos casos es necesario realizar una validación para comprobar su éxito. Algunos sistemas lo hacen mostrando nuevos objetivos y midiendo la precisión de la mirada calculada. La tolerancia al error depende de la aplicación, pero, de forma general, se considera aceptable un error de entre 0,25 y 0,5 grados de ángulo visual, dentro de lo esperado en buenos sistemas comerciales de eye tracking (por ejemplo, 0,3 grados en muchos productos de Tobii).
En muchas aplicaciones, un error superior a 1 grado se considera una calibración fallida y requiere repetir el proceso. Muchos participantes mejoran en el segundo o tercer intento. Aquellos que presentan errores elevados de forma constante pueden tener algún problema visual o fisiológico que impida su participación en el experimento.
Fuente: Tobii Pro Website
Los resultados de la validación se expresan en grados de ángulo visual y pueden mostrarse gráficamente. Los puntos morados (X) representan los objetivos de validación, mientras que los naranjas muestran dónde se registró realmente la mirada.
Algunos sistemas muy avanzados pueden auto-calibrarse, creando modelos sofisticados del ojo y midiendo de forma pasiva las características de cada individuo. La calibración también puede realizarse sin la cooperación activa del participante, haciendo suposiciones sobre la posición de la mirada basadas en el contenido visual, “ocultando” así los objetivos de calibración dentro de otra información visual.
En ciertos grupos de participantes (por ejemplo, personas con degeneración macular o que no pueden o no quieren fijar la mirada en objetivos), no calibrar o usar una calibración genérica puede ofrecer mayor precisión.
Algunos dispositivos no necesitan calibración si los datos útiles pueden obtenerse directamente de la posición de la pupila, como ocurre en equipos médicos para el VOR o sistemas de monitorización de fatiga.
Limitaciones metodológicas
Los sistemas modernos de eye tracking aún presentan algunas limitaciones funcionales que deben tenerse en cuenta al diseñar un experimento o una aplicación real.
- Obstrucción de la pupila: uno de los principales problemas es que el sistema necesita una vista (casi) despejada de la pupila. Los párpados y las pestañas pueden invadir esa zona y dificultar la detección. Aunque los algoritmos actuales pueden estimar el centro con oclusiones parciales, si la obstrucción es excesiva, el seguimiento se pierde, aunque el participante siga viendo.
- Maquillaje de ojos: hoy en día es menos problemático, pero el eyeliner o la máscara de pestañas pueden absorber la luz infrarroja y parecerse a la pupila para el sistema. Por ello, algunos investigadores piden retirar el maquillaje antes de la prueba.
- Lentes correctoras: las gafas pueden distorsionar la imagen y reducir la luz IR reflejada. La mayoría de los sistemas modernos las toleran, pero las bifocales pueden causar problemas por su distorsión no lineal. Las lentillas suelen funcionar bien, aunque en estudios muy precisos (como lectura) a veces se evitan porque pueden moverse ligeramente sobre el ojo y afectar a la medición.
- Cooperación: muchos sistemas requieren calibración, lo que implica la colaboración del participante. En poblaciones que no fijan la mirada fácilmente (bebés, primates, etc.), es necesario atraer o entrenar su atención. Además, personas con problemas visuales u oculomotores (degeneración macular, cataratas, nistagmo, etc.) pueden ser difíciles de evaluar, salvo que se acepten datos menos precisos o se utilicen métodos de calibración alternativos.
- Luz solar: los sistemas modernos de eye tracking son muy buenos filtrando y ajustándose a la iluminación artificial, pero la luz solar tiene un amplio componente de infrarrojo (IR) que puede ocultar la pupila y “cegar” la cámara. Solo unos pocos sistemas comerciales pueden manejar bien estas condiciones, y aun así suelen necesitar algún tipo de sombreado sobre los ojos.
Incluso si el participante está a la sombra, si entrecierra los ojos por la intensidad de la luz, es probable que el sistema pierda la pupila debido a la obstrucción. En entornos estáticos donde no se puede evitar cierta luz solar (por ejemplo, una ventana muy luminosa), suele ser mejor colocar al participante con el sol a la espalda, en lugar de que la luz se refleje directamente en los ojos.
Conclusión
El eye tracking es una metodología con más de 100 años de historia que originalmente se utilizaba para la investigación básica en visión y neurofisiología. En los últimos veinte años, el campo ha experimentado numerosos avances que han aumentado la versatilidad y flexibilidad de la tecnología, abriendo la puerta a nuevas aplicaciones más allá de la investigación tradicional.
El seguimiento ocular, junto con otras tecnologías y técnicas de investigación como EEG, MEG, fMRI, GSR, BVP, EMG, HRV, sistemas de posicionamiento en interiores o pruebas de sesgo implícito (IAT y priming), permite a los investigadores obtener un conocimiento más amplio del comportamiento humano y desarrollar nuevas formas de interacción.
En las siguientes secciones, se ofrecerá más información sobre el eye tracking, incluyendo los tipos de dispositivos disponibles, los datos que se obtienen, características como la frecuencia de muestreo, la precisión y la exactitud, así como algunos de los estudios y aplicaciones más habituales de esta tecnología.
Sobre el autor
A. Mark Mento (LinkedIn)
A. Mark Mento es licenciado en Ingeniería Biomédica por la Universidad de Boston y cuenta con veinte años de experiencia en eye tracking en SensoMotoric Instruments (SMI) y Apple, Inc. También ha trabajado en el desarrollo de productos de neurotecnología y en otras aplicaciones dentro de los dispositivos médicos y la investigación.
Bibliografía
- Holmqvist, K., Nystrom, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., & Weijer, J. van de. (2015). Eye-tracking: a comprehensive guide to methods and measures. Oxford: Oxford University Press.
- Duchowski, A. T. (2017). Eye tracking methodology: theory and practice. London: Springer.
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