19. Februar 2025
Entdecken Sie, wie Vision AI-Techniken wie Objekterkennung und Posenschätzung 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, zu verfolgen und zu verstehen, wohin eine Person schaut.
Wir Menschen können ganz natürlich den Blicken anderer folgen und verstehen, worauf sie sich konzentrieren. Wenn Sie sich beispielsweise mit einem Freund unterhalten und dieser plötzlich zur Tür blickt, drehen Sie sich instinktiv um, um zu sehen, was seine Aufmerksamkeit erregt hat. Maschinen hingegen haben diese Fähigkeit nicht - sie müssen mit Computer-Vision-Techniken trainiert werden, um Augenbewegungen zu erkennen und die Blickrichtung zu interpretieren.
Es wird erwartet, dass der globale Markt für Blickerkennung bis 2032 11,9 Mrd. US-Dollar erreichen wird, und viele Branchen setzen ihn für verschiedene Anwendungen ein. Beispielsweise wird die Blickerkennung in Autos eingesetzt, um die Sicherheit des Fahrers zu verbessern, indem der Aufmerksamkeitsgrad überwacht und Anzeichen von Schläfrigkeit oder Ablenkung erkannt werden.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Computer Vision für die Augenverfolgung und Blickerkennung eingesetzt wird. Außerdem werden wir uns einige der wichtigsten Anwendungen in verschiedenen Branchen ansehen. Fangen wir an!
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 zu verfolgen.
Die meisten Eye-Tracking-Systeme stützen sich traditionell auf Infrarotkameras (IR-Kameras), die Pupillenbewegungen erkennen, 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 haben Forscher aktiv Methoden zur Augenverfolgung auf der Grundlage von Computer Vision erforscht. Im Gegensatz zu herkömmlichen IR-basierten Systemen stützen sich diese Ansätze auf Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 zur Erkennung von 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.
Obwohl es sich noch um ein sich entwickelndes Feld handelt, hat die computergestützte Blickverfolgung das Potenzial, die Augenverfolgung zugänglicher zu machen, die Kosten zu senken und die Benutzerfreundlichkeit für Anwendungen im Marketing, in der Psychologie und in den Neurowissenschaften zu verbessern.
Als Nächstes wollen wir den Wechsel von traditionellen infrarotbasierten Systemen zu leichter zugänglichen, softwaregesteuerten Lösungen untersuchen.
Sie fragen sich vielleicht, ob Blickverfolgung und Blickerkennung auch ohne KI möglich sind - warum wird dann an der Integration von KI und Computer Vision in diese Technologien geforscht? Es gibt zwar herkömmliche Eye-Tracking-Methoden, doch diese beruhen häufig auf speziellen Infrarotkameras und kopfgetragenen Eye-Tracker-Geräten, die teuer und umständlich sein können und kontrollierte Lichtverhältnisse erfordern. KI-gesteuerte Lösungen hingegen ermöglichen die Augenverfolgung mit Standard-Webcams und Smartphone-Kameras, was die Kosten senkt und die Zugänglichkeit verbessert.
Hier einige weitere Faktoren, die für die Entwicklung der Eye-Tracking- und Blickerkennungstechnologie verantwortlich sind:
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-Datensatz 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 zu erkennen, 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, die Kopfausrichtung zu verfolgen, was die Genauigkeit der Blickerkennung erhöht.
Die durch Computer Vision ermöglichte Blickerkennung hat eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen, von der Verbesserung der Sicherheit im Automobilsektor bis zur Analyse der Aufmerksamkeit in Spielen. Sehen wir uns an, wie diese Technologie in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird.
Eye Tracking wird in Spielen eingesetzt, um in Echtzeit Einblicke in die Konzentration, Entscheidungsfindung und Reaktionszeit der Spieler zu erhalten. Durch die Verfolgung der Augenbewegungen hilft diese Technologie den Spielern, ihre Strategien zu verfeinern, Trainingsprogramme zu verbessern und die Zuschauerbindung zu erhöhen, indem visuell angezeigt wird, wohin die Spieler in wichtigen Momenten 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 Strecke konzentrieren, auf Gegner reagieren und scharfe Kurven meistern. Durch die Verfolgung des Blicks in Echtzeit können Trainer Muster erkennen, Ablenkungen ausmachen und Rennstrategien verbessern.
Abgesehen von Rennsimulationen wird Eye Tracking auch in rasanten Wettkampfspielen eingesetzt, um die Reflexe und Reaktionszeiten der Spieler zu analysieren und festzustellen, wie sie sich auf Schlüsselelemente im Spiel konzentrieren. Indem man versteht, wohin ein Spieler schaut, bevor er einen Zug macht, helfen diese Daten dabei, die Entscheidungsfindung zu verfeinern, die Präzision zu verbessern und das Training für hochklassige Spiele zu optimieren.
Es gibt viele Vision AI-Anwendungen für die Blickabschätzung in der Forschung. Ein gutes Beispiel dafür ist der Einsatz in der Psychologie zur Untersuchung von Aufmerksamkeit, kognitiver Belastung und sozialem Verhalten. Durch die Analyse von Augenbewegungen können Forscher Erkenntnisse über Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und psychische Erkrankungen wie Autismus und ADHS gewinnen.
Insbesondere die Blickverfolgung mit Hilfe von Computer Vision hilft bei der Identifizierung von Mustern in der Augenbewegung, der Fixationsdauer und der visuellen Aufmerksamkeit, die Aufschluss über kognitive und emotionale Zustände geben können. Mit den Fortschritten des Deep Learning und der KI-gestützten Blickschätzung werden diese Methoden immer genauer und zugänglicher, was eine breitere Anwendung in der neurologischen Forschung ermöglicht.
Im Laufe der Jahre haben Forscher verschiedene Methoden angewandt, um die Aufmerksamkeit und Konzentration von Fahrern unter verschiedenen Verkehrsbedingungen zu untersuchen. Unter diesen Methoden ist die Blickaufzeichnung von entscheidender Bedeutung und kann Aufschluss darüber geben, wohin der Fahrer während der Fahrt schaut.
Mit Hilfe von Computer-Vision-Modellen kann die Blickerkennung diese Analyse weiter verbessern, indem sie Augenbewegungen in Echtzeit genau verfolgt. Diese Analyse kann uns ein besseres Verständnis des Fahrerverhaltens vermitteln und dabei helfen, Ablenkungen, Müdigkeit oder Aufmerksamkeitsdefizite zu erkennen, was die Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen und bei der Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme helfen kann.
Wenn ein Fahrer beispielsweise häufig den Blick von der Straße abwendet, um auf sein Handy zu schauen, oder an einer Kreuzung nur langsam reagiert, kann das System diese Verhaltensweisen erkennen und Warnungen ausgeben, um die Aufmerksamkeit des Fahrers neu zu lenken und so möglicherweise Unfälle zu vermeiden.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Eye-Tracking- und Blickerkennungs-Technologien für unser tägliches Leben bringen können:
Während diese Vorteile deutlich machen, wie die Blickerkennung unser Leben positiv beeinflussen kann, ist es auch wichtig, die Herausforderungen bei der Umsetzung zu berücksichtigen. Hier sind einige der wichtigsten Einschränkungen, die es zu beachten gilt:
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.
Auch wenn es Herausforderungen gibt, wie z. B. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und die Notwendigkeit leistungsstarker Computer, machen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und der Computervision die Augenverfolgung immer genauer und einfacher in der Anwendung. In dem Maße, wie sich die Technik weiter verbessert, wird sie wahrscheinlich in einer Reihe von Branchen eine größere Rolle spielen.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, besuchen Sie unser GitHub-Repository und beteiligen Sie sich an unserer Community. Entdecken Sie Innovationen in Bereichen wie KI in selbstfahrenden Autos und Computer Vision in der Landwirtschaft auf unseren Lösungsseiten. Informieren Sie sich über unsere Lizenzierungsoptionen und erwecken Sie Ihre Vision-KI-Projekte zum Leben. 🚀
