Indem Sie auf „Alle Cookies akzeptieren“ klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Website-Navigation zu verbessern, die Website-Nutzung zu analysieren und unsere Marketingbemühungen zu unterstützen. Mehr Infos
Cookie-Einstellungen
Indem Sie auf „Alle Cookies akzeptieren“ klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Website-Navigation zu verbessern, die Website-Nutzung zu analysieren und unsere Marketingbemühungen zu unterstützen. Mehr Infos
Entdecken Sie, wie Vision-AI-Techniken wie Objekterkennung und Pose-Schätzung für Eye-Tracking und Blickerkennung in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden können.
Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem es darum geht, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten auf ähnliche Weise zu analysieren und zu interpretieren wie Menschen. Eine besonders faszinierende Anwendung von Vision AI ist die Blickerkennung, die es Maschinen ermöglicht, track und zu verstehen, wohin eine Person schaut.
Wir Menschen können von Natur aus dem Blick einer Person folgen und verstehen, worauf sie sich konzentriert. Wenn Sie sich beispielsweise mit einem Freund unterhalten und dieser plötzlich zur Tür schaut, drehen Sie sich möglicherweise instinktiv um, um zu sehen, was seine Aufmerksamkeit erregt hat. Maschinen hingegen verfügen nicht über diese Fähigkeit – sie müssen mithilfe von Computer-Vision-Techniken trainiert werden, um Augenbewegungen zu erkennen und die Blickrichtung zu interpretieren.
Da der globale Markt für Blickerfassung bis 2032 voraussichtlich 11,9 Milliarden Dollar erreichen wird, setzen viele Branchen ihn für verschiedene Anwendungen ein. So wird beispielsweise die Blickerfassung in Autos eingesetzt, um die Sicherheit des Fahrers zu verbessern, indem sie die Aufmerksamkeit überwacht und Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung erkennt.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Computer Vision für Eye-Tracking und Blickerkennung eingesetzt wird. Wir werden uns auch einige der wichtigsten Anwendungen in verschiedenen Branchen ansehen. Los geht's!
Was ist Eye-Tracking und Blickerkennung?
Eye Tracking und Blickerkennung sind Techniken, mit denen der Fokus der Aufmerksamkeit einer Person durch die Analyse der Augenbewegungen und der Blickrichtung bestimmt werden kann. Dank Fortschritten in der KI- und Sensortechnologie ist es jetzt möglich, die Augen einer Person in Echtzeit track .
Die meisten Eye-Tracking-Systeme stützen sich traditionell auf Infrarotkameras (IR-Kameras), die Pupillenbewegungen detect , indem sie die Augen mit Nahinfrarotlicht beleuchten und die Hornhautreflexionen erfassen. Diese Systeme bieten eine hohe Präzision. Sie erfordern jedoch häufig spezielle Kopfbedeckungen, die unbequem zu tragen sind und bei denen es zu Kalibrierungsproblemen kommen kann.
Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz erforschen Forscher aktiv Methoden zur Augenverfolgung auf der Grundlage von Computer Vision. Im Gegensatz zu herkömmlichen IR-basierten Systemen stützen sich diese Ansätze auf Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 zur detect Gesichtsmerkmalen wie Augen und Pupillen sowie zur Schätzung der Kopfhaltung. Darüber hinaus wurden spezialisierte Deep-Learning-Modelle wie das GazeNet von NVIDIA speziell für die Blickschätzung entwickelt.
Abb. 1. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zur detect des Auges und der Pupille einer Person.
Obwohl es sich noch um ein sich entwickelndes Feld handelt, hat die Computer-Vision-basierte Blickverfolgung das Potenzial, die Blickverfolgung zugänglicher zu machen, Kosten zu senken und die Benutzerfreundlichkeit für Anwendungen in Marketing, Psychologie und Neurowissenschaften zu verbessern.
Die Evolution der Blickerkennung und des Eye-Trackings
Als Nächstes wollen wir den Übergang von traditionellen, infrarotbasierten Systemen zu zugänglicheren, softwaregesteuerten Lösungen untersuchen.
Sie fragen sich vielleicht, ob Eye-Tracking und Blickerkennung ohne KI möglich sind - warum wird also weiterhin an der Integration von KI und Computer Vision in diese Technologien geforscht? Es gibt zwar traditionelle Eye-Tracking-Methoden, aber diese basieren oft auf speziellen Infrarotkameras und am Kopf montierten Eye-Tracker-Geräten, die teuer und umständlich sein können und kontrollierte Lichtverhältnisse erfordern. KI-gestützte Lösungen ermöglichen jedoch Eye-Tracking mit Standard-Webcams und Smartphone-Kameras, wodurch Kosten gesenkt und die Zugänglichkeit verbessert wird.
Abb. 2. Ein am Kopf montiertes Eye-Tracking-Gerät.
Hier sind einige der anderen Faktoren, die hinter der Entwicklung der Eye-Tracking- und Blickerkennungstechnologie stehen:
Anwendungen: Softwaregesteuerte Ansätze ermöglichen es diesem Bereich, sich über die Forschung hinaus auf Endverbrauchergeräte und Bereiche wie Gaming auszudehnen.
Skalierbarkeit: KI kann eingesetzt werden, um Lösungen zur Blickerkennung einem breiteren Publikum zugänglich zu machen, von einzelnen Nutzern bis hin zu großen Industrieunternehmen.
Fortschritte in der Kameratechnologie: Heutzutage haben wir Zugang zu hochauflösenden Smartphone- und Webcam-Kameras, die die Genauigkeit der Blickverfolgung verbessern - etwas, das vor 20 Jahren nicht möglich war.
Verwendung von Ultralytics YOLO11 zur Blickerkennung und Blickverfolgung
Nachdem wir nun die Rolle der Computervision bei der Augenverfolgung und Blickerkennung erörtert haben, wollen wir uns ansehen, wie YOLO11 hier eingesetzt werden kann.
Ultralytics YOLO11 unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung und Posenschätzung. Es wurde bereits mit dem COCO trainiert und erreicht eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung verschiedener Objekte. Insbesondere für eine Blickerkennungslösung kann YOLO11 eine unterstützende Rolle spielen.
Es kann zwar nicht direkt die Blickrichtung vorhersagen, aber es kann fein abgestimmt werden, um Gesichter, Augen und Pupillen detect , die für die weitere Analyse entscheidend sind. Sobald diese Merkmale identifiziert sind, können zusätzliche Modelle Augenbewegungsdaten verarbeiten, um die Blickrichtung zu schätzen.
Um die Genauigkeit zu verbessern, kann YOLO11 zum Beispiel mit Datensätzen wie WIDER FACE für die Gesichtserkennung trainiert werden. Außerdem kann YOLO11 mit seinen Fähigkeiten zur Posenschätzung dabei helfen, track Kopfausrichtung track , was die Genauigkeit der Blickerkennung erhöht.
Abb. 3. YOLO11 kann verwendet werden, um menschliche Gesichter detect .
Anwendungen der Blickerkennung in der Praxis
Die durch Computer Vision ermöglichte Blickerkennung hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen, von der Verbesserung der Sicherheit im Automobilsektor bis zur Analyse der Konzentration im Gaming. Lassen Sie uns untersuchen, wie verschiedene Bereiche diese Technologie nutzen.
Gaze-Tracking im Gaming
Eye-Tracking wird im Gaming eingesetzt, um Echtzeit-Einblicke in den Fokus, die Entscheidungsfindung und die Reaktionszeiten der Spieler zu geben. Durch die Verfolgung von Augenbewegungen hilft diese Technologie den Spielern, ihre Strategien zu verfeinern, verbessert Trainingsprogramme und erhöht die Publikumsbindung, indem sie visuell darstellt, wohin die Spieler in Schlüsselmomenten schauen.
Ein interessantes Beispiel hierfür ist Sim Racing, ein wettbewerbsorientierter virtueller Motorsport, bei dem die Spieler in realistischen Fahrsimulationen Rennen fahren. Mithilfe der Blickverfolgung lässt sich analysieren, wie sich die Fahrer auf die track konzentrieren, auf Gegner reagieren und scharfe Kurven meistern. Durch die Verfolgung des Blicks in Echtzeit können Trainer Muster erkennen, Ablenkungen ausmachen und Rennstrategien verbessern.
Abb. 4. Eye-Tracking kann zur Überwachung und Analyse von Sim-Racern verwendet werden.
Neben dem Sim-Racing wird Eye-Tracking auch in schnellen, kompetitiven Spielen eingesetzt, um die Reflexe, Reaktionszeiten und die Fokussierung der Spieler auf wichtige Elemente im Spiel zu analysieren. Durch das Verständnis, wohin ein Spieler vor einer Bewegung schaut, helfen diese Daten, die Entscheidungsfindung zu verfeinern, die Präzision zu verbessern und das Training für High-Level-Gameplay zu optimieren.
Blickrichtungsschätzung für psychologische Forschung
Es gibt viele Vision-KI-Anwendungen für Blickrichtungsschätzung im Bereich der Forschung. Ein gutes Beispiel hierfür ist der Einsatz in der Psychologie zur Untersuchung von Aufmerksamkeit, kognitiver Belastung und sozialem Verhalten. Durch die Analyse von Augenbewegungen können Forschende Einblicke in Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und psychische Erkrankungen wie Autismus und ADHS gewinnen.
Insbesondere hilft die Blickverfolgung mithilfe von Computer Vision bei der Identifizierung von Mustern in Augenbewegungen, Fixationsdauer und visueller Aufmerksamkeit, die kognitive und emotionale Zustände aufdecken können. Mit dem Fortschritt des Deep Learning und der KI-gestützten Blickrichtungsschätzung werden diese Methoden immer genauer und zugänglicher, was breitere Anwendungen in der neurologischen Forschung ermöglicht.
Automobilsicherheit
Im Laufe der Jahre haben Forscher verschiedene Methoden verwendet, um die Aufmerksamkeit und Konzentration von Fahrern unter verschiedenen Verkehrsbedingungen zu untersuchen. Unter diesen Methoden war das Eye-Tracking von entscheidender Bedeutung und kann Einblicke in den Blickpunkt des Fahrers während der Fahrt geben.
Mithilfe von Computer-Vision-Modellen kann die Blickerfassung diese Analyse weiter verbessern, indem sie Augenbewegungen in Echtzeit präzise verfolgt. Diese Analyse kann uns ein besseres Verständnis des Fahrerverhaltens vermitteln und helfen, Ablenkungen, Müdigkeit oder Aufmerksamkeitsdefizite zu erkennen, was die Verkehrssicherheit verbessern und bei der Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme helfen kann.
Abb. 5. Ein Beispiel für die Überwachung eines Fahrers mithilfe von Gesichtserkennung und Blickverfolgung.
Wenn ein Fahrer beispielsweise häufig den Blick von der Straße abwendet, um auf sein Handy zu schauen, oder an einer Kreuzung zu langsam reagiert, kann das System diese Verhaltensweisen detect und Warnungen ausgeben, um die Aufmerksamkeit des Fahrers neu zu lenken und so möglicherweise Unfälle zu vermeiden.
Vor- und Nachteile von Eye-Tracking und Blickerkennung
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Eye-Tracking- und Blickerkennungstechnologien in unser tägliches Leben bringen können:
Erhöhtes Bewusstsein: Eye-Tracking bietet Einblicke, wie Menschen visuell mit ihrer Umgebung interagieren, und hilft, Aufmerksamkeits- und Fokusmuster besser zu verstehen.
Bessere Entscheidungsfindung: Die durch Eye-Tracking gesammelten Daten helfen Forschern und Fachleuten, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage objektiver Aufmerksamkeitsmuster zu treffen.
Verbesserte visuelle Ergonomie: Die Analyse des Blickverhaltens kann helfen, Bildschirme, Arbeitsbereiche und Umgebungen zu gestalten, die die Augenbelastung reduzieren und den Komfort verbessern.
Während diese Vorteile verdeutlichen, wie sich Blickerkennung positiv auf unser Leben auswirken kann, ist es auch wichtig, die Herausforderungen zu berücksichtigen, die mit ihrer Implementierung verbunden sind. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen, die Sie beachten sollten:
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Kontinuierliches Eye-Tracking kann Datenschutzprobleme aufwerfen und dazu führen, dass sich Nutzer unwohl fühlen. Die Gewährleistung von Transparenz, Nutzereinwilligung und lokaler Datenverarbeitung kann dazu beitragen, diese Bedenken auszuräumen.
Hoher Rechenbedarf: Die Echtzeit-Blickverfolgung kann leistungsstarke Hardware erfordern, was die Zugänglichkeit auf Geräten mit geringem Stromverbrauch einschränkt. Optimierte Modelle tragen jedoch zur Verbesserung der Effizienz bei.
Einschränkungen der Genauigkeit: Gaze-Tracking kann in realen Umgebungen aufgrund von Lichtveränderungen, Kopfbewegungen oder Hindernissen wie Brillen und Haaren weniger zuverlässig sein. Kamerawinkel können die Leistung ebenfalls beeinträchtigen.
Den Blick auf die Zukunft gerichtet
Eye Tracking und Blickerkennung, unterstützt durch Computer-Vision-Modelle wie YOLO11, verändern die Art und Weise, wie wir mit der Welt interagieren. Ob es darum geht, Straßen sicherer zu machen oder menschliches Verhalten zu verstehen - diese Technologie wird im Alltag immer nützlicher.
Obwohl es Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und den Bedarf an leistungsstarken Computern gibt, machen Fortschritte in den Bereichen KI und Computer Vision Eye-Tracking genauer und einfacher zu bedienen. Da es sich ständig verbessert, wird es wahrscheinlich eine größere Rolle in einer Reihe von Branchen spielen.
