Comparing automated gaze classifiers in infant looking studies: Accuracy and vulnerability to environmental factors
Rattachement africain : jp, es, ie, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We evaluated the performance and environmental robustness of three state-of-the-art gaze classification algorithms designed for infant looking-time research: iCatcher+, OWLET, and an Amazon Rekognition-based model. Gaze classifications for each algorithm were compared to human-coded data using a novel dataset (N = 47), and iCatcher+ demonstrated the highest agreement (78.4-85.4%). We then investigated the effect of environmental factors commonly encountered in webcam-based home experiments with infants. We quantified six factors: distance to the camera; infants' left-right offset; facial rotation; facial movement; facial brightness; and spatial variability in facial brightness. Suboptimal recording conditions led to performance degradation for all algorithms. Even iCatcher+, while the most accurate overall, was susceptible, particularly when facial illumination was uneven (i.e., strong brightness variability) or when the head position moved substantially. These findings provide practical insights into the selection and deployment of gaze classification tools for infant research, and can be used to optimize instructions for participants in home webcam experiments. This study contributes to improving methodological transparency and reliability in remote infant eye-tracking research.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Comparing automated gaze classifiers in infant looking studies: Accuracy and vulnerability to environmental factors
- Date Crossref
- 08/05/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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The University of Tokyo International Research Center for Neurointelligence (WPI-IRCN) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Osaka pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universitat Pompeu Fabra pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Trinity College Dublin pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Electro-Communications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Université Paris Sciences et Lettres pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Graduate School of Human Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Graduate School of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Center for Brain and Cognition pays non établi dans la noticeInstitution
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Trinity College Institute of Neuroscience and School of Psychology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
International Research Center for Neurointelligence (WPI-IRCN) — The University of Tokyo, The University of Osaka et Universitat Pompeu Fabra, avec 9 autres affiliations.
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