Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
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 track 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!
Что такое отслеживание взгляда и определение направления взгляда?
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 track глаза человека в режиме реального времени.
Традиционно в большинстве систем слежения за глазами используются инфракрасные (ИК) камеры, которые detect 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 detect 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.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для detect глаз и зрачка человека.
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.
Эволюция определения взгляда и отслеживания взгляда
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.
Рис. 2. Наголовное устройство для отслеживания взгляда.
Вот некоторые другие факторы, стоящие за эволюцией технологий отслеживания взгляда:
Приложения: Программно-ориентированные подходы позволяют этой области выйти за рамки исследований и проникнуть в потребительские устройства и такие области, как игры.
Масштабируемость: ИИ может вмешаться, чтобы сделать решения для обнаружения взгляда доступными для более широкой аудитории, от отдельных пользователей до крупных отраслей.
Достижения в технологии камер: Сегодня у нас есть доступ к камерам смартфонов и веб-камерам с более высоким разрешением, которые повышают точность отслеживания взгляда — то, что было нереально 20 лет назад.
Использование Ultralytics YOLO11 для определения взгляда и слежения за глазами
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 данныхCOCO , 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 detect лиц, глаз и зрачков, которые являются ключевыми для дальнейшего анализа. После определения 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 обнаружения лиц. Кроме того, что касается возможностей YOLO11 по оценке позы, он может помочь track ориентацию головы, что повышает точность обнаружения взгляда.
Рис. 3. YOLO11 может использоваться для detect человеческих лиц.
Реальные примеры использования 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 в играх
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.
Интересный пример - симулятор гонок, соревновательный виртуальный автоспорт, где игроки участвуют в гонках, используя реалистичные симуляторы вождения. Отслеживание взгляда помогает проанализировать, как водители сосредотачиваются на track, реагируют на соперников и проходят крутые повороты. Отслеживая их взгляд в реальном времени, тренеры могут выявить закономерности, заметить отвлекающие факторы и улучшить гоночные стратегии.
Рис. 4. Отслеживание взгляда может использоваться для мониторинга и анализа сим-рейсеров.
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.
Оценка направления взгляда для психологических исследований
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.
Автомобильная безопасность
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.
Рис. 5. Пример мониторинга водителя с использованием распознавания лиц и отслеживания взгляда.
Например, если водитель часто отвлекается от дороги, чтобы проверить свой телефон, или медленно реагирует на перекрестках, система может detect такое поведение и выдать предупреждение, чтобы переключить его внимание, что может предотвратить аварию.
Плюсы и минусы отслеживания взгляда и определения направления взора
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые технологии отслеживания взгляда и направления взгляда могут привнести в нашу повседневную жизнь:
Повышенная осведомленность: Отслеживание взгляда позволяет понять, как люди визуально взаимодействуют с окружающей средой, помогая лучше понять внимание и закономерности фокусировки.
Улучшенное принятие решений: Данные, собранные с помощью отслеживания взгляда, помогают исследователям и специалистам принимать обоснованные решения на основе объективных моделей внимания.
Улучшенная визуальная эргономика: Анализ поведения взгляда может помочь в разработке экранов, рабочих мест и сред, которые уменьшают напряжение глаз и повышают комфорт.
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:
Проблемы конфиденциальности: Непрерывное отслеживание взгляда может вызывать проблемы конфиденциальности, вызывая дискомфорт у пользователей. Обеспечение прозрачности, согласия пользователей и локальной обработки данных может помочь смягчить эти проблемы.
Высокие вычислительные требования: Отслеживание взгляда в реальном времени может потребовать мощного оборудования, что ограничивает доступность на маломощных устройствах. Однако оптимизированные модели помогают повысить эффективность.
Ограничения точности: Отслеживание взгляда может быть менее надежным в реальных условиях из-за изменений освещения, движений головы или препятствий, таких как очки и волосы. Углы камеры также могут влиять на производительность.
Не упускайте из виду будущее
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 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.
