19 февраля 2025 г.
Узнайте, как методы искусственного интеллекта, такие как обнаружение объектов и оценка положения, могут быть использованы для отслеживания движения глаз и определения взгляда в различных приложениях.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая направлена на то, чтобы дать машинам возможность анализировать и интерпретировать визуальные данные так, как это делает человек. Одним из особенно увлекательных применений ИИ в области зрения является определение взгляда, которое позволяет машинам отслеживать и понимать, куда смотрит человек.
Как люди, мы можем естественным образом следить за чьим-то взглядом и понимать, на чем он сосредоточен. Например, если вы разговариваете с другом, а он вдруг посмотрел в сторону двери, вы можете инстинктивно повернуться, чтобы посмотреть, что привлекло его внимание. Машины же не обладают такой встроенной способностью - их нужно обучать с помощью методов компьютерного зрения распознавать движения глаз и интерпретировать направление взгляда.
Ожидается, что к 2032 году мировой рынок систем обнаружения взгляда достигнет 11,9 миллиарда долларов, поэтому многие отрасли используют их для различных целей. Например, система обнаружения взгляда в автомобилях используется для повышения безопасности водителей путем контроля уровня внимания и выявления признаков сонливости или рассеянности.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется для отслеживания движения глаз и определения взгляда. Мы также рассмотрим некоторые из его ключевых применений в различных отраслях. Давайте начнем!
Отслеживание глаз и определение взгляда - это методы, используемые для определения фокуса внимания человека путем анализа движений глаз и направления взгляда. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и сенсорных технологий стало возможным отслеживать глаза человека в режиме реального времени.
Традиционно в большинстве систем слежения за глазами используются инфракрасные (ИК) камеры, которые определяют движение зрачка, освещая глаза светом ближнего инфракрасного диапазона и улавливая отражение от роговицы. Такие системы обеспечивают высокую точность. Однако для их использования часто требуется специализированный головной убор, который может быть неудобен в ношении и подвержен проблемам калибровки.
С развитием искусственного интеллекта исследователи активно изучают методы слежения за глазами на основе компьютерного зрения. В отличие от традиционных ИК-систем, эти подходы опираются на модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для обнаружения черт лица, таких как глаза и зрачки, а также для оценки положения головы. Кроме того, специализированные модели глубокого обучения, такие как GazeNet от NVIDIA, разработаны специально для оценки взгляда.
Хотя эта область еще только развивается, отслеживание взгляда на основе компьютерного зрения имеет потенциал сделать отслеживание взгляда более доступным, снизить затраты и улучшить удобство использования для применения в маркетинге, психологии и нейронауках.
Далее рассмотрим переход от традиционных инфракрасных систем к более доступным решениям на основе программного обеспечения.
Вы можете задаться вопросом, можно ли отслеживать глаза и определять взгляд без искусственного интеллекта - так почему же ведутся исследования по интеграции искусственного интеллекта и компьютерного зрения в эти технологии? Хотя традиционные методы отслеживания взгляда существуют, они часто опираются на специализированные инфракрасные камеры и устройства для отслеживания взгляда, устанавливаемые на голове, которые могут быть дорогими, громоздкими и требуют контролируемых условий освещения. Однако решения, основанные на искусственном интеллекте, позволяют отслеживать состояние глаз с помощью обычных веб-камер и камер смартфонов, что снижает затраты и повышает доступность.
Вот некоторые из других факторов, обусловивших развитие технологий отслеживания движения глаз и определения взгляда:
Теперь, когда мы обсудили роль компьютерного зрения в отслеживании движения глаз и определении взгляда, давайте рассмотрим, как можно использовать YOLO11.
Ultralytics YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов и оценка позы. Предварительно обученный на наборе данных COCO, он достигает высокой точности в обнаружении различных объектов. В частности, для решения задачи обнаружения взгляда YOLO11 может сыграть вспомогательную роль.
Хотя модель не может напрямую предсказать направление взгляда, она может быть настроена на обнаружение лиц, глаз и зрачков, которые являются ключевыми для дальнейшего анализа. После выявления этих особенностей дополнительные модели могут обрабатывать данные о движении глаз, чтобы оценить направление взгляда.
Например, для повышения точности YOLO11 можно обучить на таких наборах данных, как WIDER FACE для распознавания лиц. Кроме того, что касается возможностей YOLO11 по оценке позы, он может помочь отследить ориентацию головы, что повышает точность обнаружения взгляда.
Технология обнаружения взгляда, основанная на компьютерном зрении, находит широкое применение в различных отраслях, от повышения безопасности в автомобильном секторе до анализа фокуса в играх. Давайте рассмотрим, как различные области используют эту технологию.
Отслеживание движения глаз используется в играх, чтобы в реальном времени определять концентрацию внимания игрока, принятие решений и время реакции. Отслеживая движения глаз, эта технология помогает игрокам совершенствовать свои стратегии, улучшает программы тренировок и повышает вовлеченность аудитории, наглядно показывая, куда смотрят игроки в ключевые моменты.
Интересный пример - симулятор гонок, соревновательный виртуальный автоспорт, где игроки участвуют в гонках, используя реалистичные симуляторы вождения. Отслеживание взгляда помогает проанализировать, как водители сосредотачиваются на трассе, реагируют на соперников и проходят крутые повороты. Отслеживая их взгляд в реальном времени, тренеры могут выявить закономерности, заметить отвлекающие факторы и улучшить гоночные стратегии.
Помимо гоночных симуляторов, отслеживание взгляда используется и в быстро развивающихся соревновательных играх для анализа рефлексов игроков, времени реакции и концентрации внимания на ключевых игровых элементах. Понимание того, куда смотрит игрок перед тем, как сделать шаг, позволяет уточнить процесс принятия решений, повысить точность и улучшить подготовку к игре на высоком уровне.
Существует множество приложений Vision AI для оценки взгляда, связанных с исследованиями. Хорошим примером является использование этого метода в психологии для изучения внимания, когнитивной нагрузки и социального поведения. Анализируя движения глаз, исследователи могут получить представление о восприятии, принятии решений и психических заболеваниях, таких как аутизм и СДВГ.
В частности, отслеживание взгляда с помощью компьютерного зрения помогает выявить закономерности в движении глаз, длительности фиксации и зрительном внимании, что может раскрыть когнитивные и эмоциональные состояния. С развитием глубокого обучения и оценки взгляда с помощью искусственного интеллекта эти методы становятся все более точными и доступными, что позволяет расширить их применение в неврологических исследованиях.
На протяжении многих лет исследователи использовали различные методы для изучения внимания и сосредоточенности водителей в различных дорожных условиях. Среди этих методов важнейшее место занимает отслеживание движения глаз, которое позволяет понять, куда смотрит водитель во время движения.
С помощью моделей компьютерного зрения обнаружение взгляда может еще больше улучшить этот анализ, точно отслеживая движения глаз в режиме реального времени. Такой анализ может дать нам лучшее понимание поведения водителя, помогая выявить отвлекающие факторы, усталость или ослабление внимания, что может повысить безопасность дорожного движения и помочь в разработке передовых систем помощи водителю.
Например, если водитель часто отвлекается от дороги, чтобы проверить свой телефон, или медленно реагирует на перекрестках, система может обнаружить такое поведение и выдать предупреждение, чтобы переключить его внимание, что может предотвратить аварию.
Вот некоторые из основных преимуществ, которые технологии отслеживания глаз и определения взгляда могут привнести в нашу повседневную жизнь:
Хотя эти преимущества подчеркивают, как распознавание взгляда может положительно повлиять на нашу жизнь, важно также учитывать проблемы, связанные с его внедрением. Вот некоторые из ключевых ограничений, о которых следует помнить:
Отслеживание глаз и определение взгляда, поддерживаемые моделями компьютерного зрения, такими как YOLO11, меняют наше взаимодействие с миром. От повышения безопасности на дорогах до понимания поведения человека - эта технология становится все более полезной в повседневной жизни.
Несмотря на то, что существуют такие проблемы, как конфиденциальность и необходимость в мощных компьютерах, достижения в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения делают слежение за глазами более точным и простым в использовании. По мере совершенствования эта технология, вероятно, будет играть все большую роль в различных отраслях.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Ознакомьтесь с инновациями в таких отраслях, как искусственный интеллект в самоуправляемых автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты в области искусственного интеллекта. 🚀
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
