Le suivi oculaire à distance et par caméra dans la lecture sur plusieurs lignes souffre de divers facteurs de bruit et d'ambiguïté de mise en page, précisément là où le soutien à la lecture en temps réel a besoin d'une assignation de ligne fiable par fixation. Les travaux antérieurs s'attaquent largement à ce défi a posteriori ou en restreignant le comportement (par exemple, en interdisant la relecture), compromettant l'utilisation interactive. Nous proposons CONF-LA (Assignation de ligne à partir de la fixation en ligne basée sur des scores de confiance), une approche principielle et à faible latence qui intègre des connaissances sur le comportement de lecture et des probabilités de ligne gaussiennes sur les fixations pour calculer un score de ligne a posteriori et différer les assignations lorsque l'incertitude est élevée. Évalué sur des données open-source existantes, CONF-LA démontre une performance stable dans une analyse a posteriori et réduit l'écart entre en ligne et hors ligne (≤ 1-2 %) avec une latence moyenne par fixation de 0,348 ms. Notre approche présente une invariance particulière à l'égard des régressions, entraînant une amélioration significative des précisions médianes ad hoc sur les données d'enfants (≈ 95 %) par rapport à tous les algorithmes testés. Nous encourageons la recherche ultérieure dans cette direction et discutons des possibilités de développement futur.
Kaltenberger et al. (Fri,) ont étudié cette question.