As a result of improved hardware, Virtual Reality (VR) has made a return to the digital entertainment market. The tools to create VR applications are now readily available and numerous developers are attempting to create engaging experiences. Concurrently, eye tracking technology is increasingly implemented in VR hardware, enabling better immersion and analytics. Due to its recent popularization, few tools for analyzing VR experiences exist. As such, this study aimed to find a method for collecting and visualizing eye tracking data to that end. A case study was conducted to answer these questions, wherein software for collecting, saving, and visualizing gaze data was constructed. A user test to assess the program's accuracy and viability followed. The study found a performance friendly way to get and save data using software provided by the hardware manufacturers, and resulted in a system for visualization in which the user's gaze is played back. The user test confirmed the system's accuracy, and identified possible behavioral patterns, suggesting the software can be used for analysis. The study provides a base for further research. / Som en följd av den senare tidens hårdvaruutveckling har Virtual Reality (VR) återvänt till den digitala underhållningsmarknaden. Verktygen för att skapa VRapplikationer är numera tillgängliga för alla, och många utvecklare har gett sig i kast med att skapa engagerande upplevelser för mediet. Samtidigt används ögonspårande teknologi inom VR i ökande utsträckning, vilket möjliggör bättre inlevelse samt analytiska möjligheter. I egenskap av sin nyvunna popularitet finns få verktyg och metoder för att analyzera VR-upplevelser. Därför ämnar denna studie samla och visualisera data från ögonspårande hårdvara i det syftet. En fallstudie genomfördes för att svara på hur detta kan göras, i vilken mjukvara för att samla, spara, och visa ögondata skapades. Ett användartest för att bedöma programmets träffsäkerhet och användbarhet följde. Studien hittade ett prestandavänligt sätt att samla och spara datan, och resulterade i ett visualiseringssystem som återspelar användarens blick. Användartestet bekräftade systemets precision, och identifierade möjliga beteendemönster, vilket antyder att mjukvaran kan användas för analys. Studien lägger en grund för vidare forskning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-232058 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Iacobi, Jonas |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:120 |
Page generated in 0.0014 seconds