19 февраля 2025 г.
Узнайте, как методы Vision AI, такие как обнаружение объектов и оценка позы, можно использовать для отслеживания взгляда в различных приложениях.
Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который фокусируется на том, чтобы позволить машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные так же, как это делают люди. Одним из особенно интересных применений Vision AI является обнаружение 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 они сосредоточены. Например, если вы разговариваете с другом, и он внезапно смотрит в сторону двери, вы можете инстинктивно повернуться, чтобы увидеть, что привлекло его внимание. Машины, с другой стороны, не обладают этой встроенной способностью - их необходимо обучать с использованием методов компьютерного зрения, чтобы распознавать движения глаз и интерпретировать направление взгляда.
Ожидается, что к 2032 году мировой рынок систем отслеживания взгляда достигнет 11,9 миллиарда долларов, и многие отрасли внедряют его для различных применений. Например, отслеживание взгляда в автомобилях используется для повышения безопасности водителя путем мониторинга уровня внимания и выявления признаков сонливости или отвлечения.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется для отслеживания взгляда. Мы также рассмотрим некоторые из его ключевых применений в различных отраслях. Начнем!
Отслеживание взгляда и определение направления 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 теперь можно отслеживать глаза человека в режиме реального времени.
Традиционно большинство систем отслеживания взгляда полагаются на инфракрасные (ИК) камеры, которые обнаруживают движения зрачков, освещая глаза ближним инфракрасным светом и захватывая роговичные отражения. Эти системы обеспечивают высокую точность. Однако они часто требуют специализированного головного убора, который может быть неудобным в ношении и подвержен проблемам с калибровкой.
С развитием искусственного интеллекта исследователи активно изучают методы отслеживания взгляда на основе компьютерного зрения. В отличие от традиционных систем на основе ИК-излучения, эти подходы используют модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для обнаружения черт лица, таких как глаза и зрачки, а также для оценки позы головы. Кроме того, специализированные модели глубокого обучения, такие как GazeNet от NVIDIA, разработаны специально для оценки направления взгляда.
Несмотря на то, что отслеживание взгляда на основе компьютерного зрения все еще находится в стадии развития, оно может сделать отслеживание взгляда более доступным, снизив затраты и повысив удобство использования для приложений в маркетинге, психологии и нейробиологии.
Далее, давайте рассмотрим переход от традиционных систем на основе инфракрасного излучения к более доступным решениям, управляемым программным обеспечением.
Возможно, вам интересно, можно ли отслеживать взгляд без использования ИИ — так почему же продолжаются исследования по интеграции ИИ и компьютерного зрения в эти технологии? Хотя традиционные методы отслеживания взгляда существуют, они часто полагаются на специализированные инфракрасные камеры и устройства отслеживания взгляда, которые могут быть дорогими, громоздкими и требовать контролируемых условий освещения. Однако решения на основе ИИ позволяют отслеживать взгляд с помощью стандартных веб-камер и камер смартфонов, что снижает затраты и повышает доступность.
Вот некоторые другие факторы, стоящие за эволюцией технологий отслеживания взгляда:
Теперь, когда мы обсудили роль компьютерного зрения в отслеживании взгляда и определении направления взгляда, давайте рассмотрим, как YOLO11 можно использовать здесь.
Ultralytics YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов и оценка позы. Предварительно обученная на наборе данных COCO, она достигает высокой точности в обнаружении различных объектов. В частности, для решения по определению направления взгляда YOLO11 может играть вспомогательную роль.
Хотя он не может напрямую предсказывать направление взгляда, его можно дообучить для обнаружения лиц, глаз и зрачков, которые являются ключевыми для дальнейшего анализа. После того, как эти признаки идентифицированы, дополнительные модели могут обрабатывать данные о движении глаз для оценки направления взгляда.
Например, для повышения точности YOLO11 можно дополнительно обучить на наборах данных, таких как WIDER FACE, для распознавания лиц. Кроме того, что касается возможностей оценки позы YOLO11, она может помочь отслеживать ориентацию головы, что повышает точность определения направления взгляда.
Обнаружение взгляда, обеспечиваемое компьютерным зрением, имеет широкий спектр применений в различных отраслях, от повышения безопасности в автомобильном секторе до анализа концентрации внимания в играх. Давайте рассмотрим, как различные области используют эту технологию.
Отслеживание взгляда используется в играх для предоставления информации в реальном времени о концентрации внимания, принятии решений и времени реакции игроков. Отслеживая движения глаз, эта технология помогает игрокам совершенствовать свои стратегии, улучшает программы обучения и повышает вовлеченность аудитории, визуально отображая, куда смотрят игроки в ключевые моменты.
Интересным примером этого является симрейсинг, соревновательный виртуальный автоспорт, где игроки участвуют в гонках, используя реалистичные симуляторы вождения. Отслеживание взгляда помогает анализировать, как водители сосредотачиваются на трассе, реагируют на соперников и проходят крутые повороты. Отслеживая их взгляд в режиме реального времени, тренеры могут выявлять закономерности, замечать отвлекающие факторы и улучшать гоночные стратегии.
Помимо гонок на симуляторах, отслеживание взгляда также используется в динамичных соревновательных играх для анализа рефлексов игроков, времени реакции и того, как они сосредотачиваются на ключевых элементах игры. Понимая, куда смотрит игрок, прежде чем сделать ход, эти данные помогают улучшить принятие решений, повысить точность и улучшить подготовку к игровому процессу высокого уровня.
Существует множество приложений Vision AI для оценки направления взгляда, связанных с исследованиями. Хорошим примером этого является его использование в психологии для изучения внимания, когнитивной нагрузки и социального поведения. Анализируя движения глаз, исследователи могут получить представление о восприятии, принятии решений и психических расстройствах, таких как аутизм и СДВГ.
В частности, отслеживание взгляда с помощью компьютерного зрения помогает выявить закономерности в движении глаз, продолжительности фиксации и зрительном внимании, которые могут раскрыть когнитивные и эмоциональные состояния. С развитием глубокого обучения и оценки взгляда на основе ИИ 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 концентрации водителей в различных дорожных условиях. Среди этих методов отслеживание взгляда играет решающую роль и может дать представление о том, куда смотрит водитель во время вождения.
С помощью моделей компьютерного зрения отслеживание взгляда может еще больше улучшить этот анализ, точно отслеживая движения глаз в режиме реального времени. Этот анализ может дать нам лучшее понимание поведения водителя, помогая выявлять отвлечения, усталость или провалы во внимании, что может повысить безопасность дорожного движения и помочь в разработке передовых систем помощи водителю.
Например, если водитель часто отвлекается от дороги, чтобы проверить телефон, или медленно реагирует на перекрестках, система может обнаружить такое поведение и выдавать предупреждения, чтобы переключить его внимание, потенциально предотвращая аварии.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые технологии отслеживания взгляда и направления взгляда могут привнести в нашу повседневную жизнь:
Хотя эти преимущества подчеркивают, как обнаружение взгляда может положительно повлиять на нашу жизнь, также важно учитывать проблемы, связанные с его реализацией. Вот некоторые из ключевых ограничений, о которых следует помнить:
Отслеживание взгляда и определение направления взгляда, поддерживаемые моделями компьютерного зрения, такими как YOLO11, меняют наше взаимодействие с миром. Эта технология, от повышения безопасности дорожного движения до понимания поведения человека, становится все более полезной в повседневной жизни.
Несмотря на такие проблемы, как конфиденциальность и потребность в мощных компьютерах, достижения в области ИИ и компьютерного зрения делают отслеживание взгляда более точным и простым в использовании. По мере того, как оно продолжает совершенствоваться, оно, вероятно, будет играть большую роль в различных отраслях.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите инновации в таких секторах, как AI в самоуправляемых автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и воплотите в жизнь свои проекты Vision AI. 🚀
