Título: Eye-tracking remoto: Detección automática de eventos y mejoras en la performance
Director: Juan Kamienkowski
Co-Director: Gustavo Juantorena

Jurados:
Joaquín Navajas
Iair Embon

Resumen:
El eye tracking basado en tecnologías web abre nuevas oportunidades para la investigación y el desarrollo de aplicaciones en áreas como la educación, la neurociencia y la interacción humano-computadora, al eliminar la necesidad de hardware especializado y reducir costos. WebGazer, una de las bibliotecas más reconocidas en este ámbito, permite realizar estudios de eye tracking directamente desde el navegador utilizando cámaras web estándar. Sin embargo, su uso enfrenta limitaciones significativas relacionadas con la calibración, la pérdida de precisión en condiciones dinámicas y rendimiento computacional. En este trabajo se presentan mejoras integradas a WebGazer enfocadas en tres áreas críticas: la detección de parpadeos, la estimación continua de distancia a la pantalla sin intervención del usuario y la detección de movimientos de la cabeza. Estas mejoras abordan problemas comunes en escenarios reales, como los cambios en la postura del usuario, variaciones en la iluminación y degradación de la precisión durante sesiones prolongadas. Avances en esta dirección permitirían adquirir datos más estables y confiables, facilitando la validación de nuevas hipótesis, el desarrollo de aplicaciones más robustas y el acceso a poblaciones previamente excluidas de este tipo de estudios.