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Erforschen, wie Computer Vision für die Blickerkennung genutzt werden kann
Entdecke, wie KI-Techniken wie Objekterkennung und Posenschätzung für Eye Tracking und Blickerkennung in verschiedenen Anwendungen genutzt werden können.
Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten auf ähnliche Weise zu analysieren und zu interpretieren wie Menschen. Eine besonders faszinierende Anwendung der 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 du dich zum Beispiel mit einem Freund unterhältst und er plötzlich zur Tür schaut, drehst du dich instinktiv um, um zu sehen, was seine Aufmerksamkeit erregt hat. Maschinen hingegen haben diese Fähigkeit nicht - sie müssen mit Hilfe von Computer Vision Techniken trainiert werden, um Augenbewegungen zu erkennen und die Blickrichtung zu interpretieren.
Es wird erwartet, dass der weltweite Markt für Blickerkennung bis 2032 11,9 Mrd. USD erreichen wird. Viele Branchen setzen die Blickerkennung für verschiedene Anwendungen ein. Zum Beispiel wird die Blickerkennung in Autos eingesetzt, um die Sicherheit des Fahrers zu verbessern, indem der Aufmerksamkeitsgrad überwacht und Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung erkannt werden.
In diesem Artikel erfahren wir, wie Computer Vision zur Blickverfolgung und Blickerkennung eingesetzt wird. Außerdem sehen wir uns einige der wichtigsten Anwendungen in verschiedenen Branchen an. 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 der Fortschritte in der KI und der Sensortechnologie ist es jetzt möglich, die Augen einer Person in Echtzeit zu verfolgen.
Die meisten Eye-Tracking-Systeme verwenden Infrarotkameras (IR-Kameras), die Pupillenbewegungen erkennen, indem sie die Augen mit Nahinfrarotlicht beleuchten und die Reflexionen der Hornhaut erfassen. Diese Systeme bieten eine hohe Präzision. Allerdings benötigen sie oft spezielle Kopfbedeckungen, die unbequem zu tragen sind und bei denen es zu Kalibrierungsproblemen kommen kann.
Mit dem Aufschwung der KI haben Forscherinnen und Forscher aktiv Methoden zur Augenverfolgung erforscht, die auf Computer Vision basieren. Im Gegensatz zu traditionellen IR-basierten Systemen basieren diese Ansätze auf Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLO11 um Gesichtsmerkmale wie Augen und Pupillen zu erkennen und die Kopfhaltung zu schätzen. Darüber hinaus wurden spezielle Deep-Learning-Modelle wie das GazeNet von NVIDIA speziell für die Blickschätzung entwickelt.
Abb. 1. Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zur Erkennung des Auges und der Pupille einer Person.
Auch wenn sich das Feld noch in der Entwicklung befindet, hat die computergestützte Blickverfolgung das Potenzial, das Eye Tracking zugänglicher zu machen, die Kosten zu senken und die Nutzbarkeit für Anwendungen im Marketing, in der Psychologie und in den Neurowissenschaften zu verbessern.
Die Entwicklung von Blickerkennung und Eye Tracking
Als Nächstes wollen wir den Wechsel von traditionellen infrarotbasierten Systemen zu leichter zugänglichen, softwaregesteuerten Lösungen untersuchen.
Du fragst dich vielleicht, ob Eye Tracking 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 Methoden zur Blickverfolgung, aber diese basieren oft auf speziellen Infrarotkameras und kopfgetragenen Blickverfolgungsgeräten, die teuer und umständlich sein können und kontrollierte Lichtverhältnisse erfordern. KI-gesteuerte Lösungen hingegen ermöglichen das Eye-Tracking mit Standard-Webcams und Smartphone-Kameras, was die Kosten senkt und die Zugänglichkeit verbessert.
Hier sind einige der anderen Faktoren, die hinter der Entwicklung der Eye-Tracking- und Blickerkennungstechnologie stehen:
Anwendungen: Software-gesteuerte Ansätze ermöglichen es, diesen Bereich über die Forschung hinaus auf Verbrauchergeräte und Bereiche wie Spiele auszuweiten.
Skalierbarkeit: KI kann dazu beitragen, Blickerkennungslösungen für ein breiteres Publikum verfügbar zu machen, von einzelnen Nutzern bis hin zu Großunternehmen.
Fortschritte in der Kameratechnologie: Heute haben wir Zugang zu hochauflösenden Smartphone- und Webcam-Kameras, die die Genauigkeit der Blickerfassung verbessern - etwas, das vor 20 Jahren noch nicht möglich war.
Verwendung von Ultralytics YOLO11 für Blickerkennung und Eye Tracking
Nachdem wir nun die Rolle von Computer Vision bei der Augenverfolgung und Blickerkennung besprochen 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 bei der Erkennung von Blicken 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 wichtig sind. Sobald diese Merkmale identifiziert sind, können zusätzliche Modelle die Augenbewegungsdaten verarbeiten, um die Blickrichtung zu bestimmen.
Um die Genauigkeit zu verbessern, kann YOLO11 zum Beispiel mit Datensätzen wie WIDER FACE für die Gesichtserkennung trainiert werden. Außerdem kann YOLO11 bei der Schätzung der Körperhaltung helfen, indem es die Ausrichtung des Kopfes verfolgt, was die Genauigkeit der Blickerkennung verbessert.
Abb. 3. YOLO11 kann verwendet werden, um menschliche Gesichter zu erkennen.
Anwendungen der Blickerkennung in der realen Welt
Die durch Computer Vision ermöglichte Blickerkennung findet in vielen Branchen Anwendung, von der Verbesserung der Sicherheit in der Automobilbranche bis hin zur Analyse der Aufmerksamkeit in Spielen. Sehen wir uns an, wie diese Technologie in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird.
Blickverfolgung in Spielen
Eye Tracking wird in Spielen eingesetzt, um in Echtzeit Einblicke in die Konzentration, Entscheidungsfindung und Reaktionszeit der Spieler/innen zu erhalten. Durch die Verfolgung der Augenbewegungen hilft diese Technologie den Spielerinnen und Spielern, ihre Strategien zu verfeinern, Trainingsprogramme zu verbessern und die Zuschauerbindung zu erhöhen, indem visuell angezeigt wird, wohin die Spielerinnen und Spieler in wichtigen Momenten schauen.
Ein interessantes Beispiel dafür ist Sim Racing, ein wettbewerbsfähiger virtueller Motorsport, bei dem die Spieler/innen in realistischen Fahrsimulationen Rennen fahren. Mithilfe von Eye Tracking wird analysiert, wie sich die Fahrer/innen auf die Strecke konzentrieren, auf Gegner/innen reagieren und scharfe Kurven meistern. Indem sie den Blick in Echtzeit verfolgen, können Trainer/innen Muster erkennen, Ablenkungen ausmachen und Rennstrategien verbessern.
Abb. 4. Eye Tracking kann zur Überwachung und Analyse von Rennsimulatoren eingesetzt werden.
Neben Rennsimulationen wird Eye Tracking auch in rasanten Wettkampfspielen eingesetzt, um die Reflexe und Reaktionszeiten der Spieler/innen zu analysieren und herauszufinden, wie sie sich auf Schlüsselelemente im Spiel konzentrieren. Wenn man weiß, wohin ein Spieler schaut, bevor er einen Zug macht, helfen diese Daten, die Entscheidungsfindung zu verfeinern, die Präzision zu verbessern und das Training für das Spiel auf hohem Niveau zu steigern.
Blickabschätzung für die psychologische Forschung
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/innen Erkenntnisse über Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und psychische Erkrankungen wie Autismus und ADHS gewinnen.
Insbesondere die Blickverfolgung mit Hilfe von Computer Vision hilft dabei, Muster in der Augenbewegung, der Fixationsdauer und der visuellen Aufmerksamkeit zu erkennen, die Aufschluss über kognitive und emotionale Zustände geben können. Mit den Fortschritten beim Deep Learning und der KI-gestützten Blickschätzung werden diese Methoden immer genauer und zugänglicher, was eine breitere Anwendung in der neurologischen Forschung ermöglicht.
Fahrzeugsicherheit
Im Laufe der Jahre haben Forscherinnen und Forscher verschiedene Methoden angewandt, um die Aufmerksamkeit und Konzentration von Fahrerinnen und Fahrern unter verschiedenen Verkehrsbedingungen zu untersuchen. Eine dieser Methoden ist das Eye-Tracking, das Aufschluss darüber geben kann, 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.
Abb. 5. Ein Beispiel für die Überwachung eines Fahrers mithilfe von Gesichtserkennung und Blickverfolgung.
Wenn ein Fahrer zum Beispiel häufig von der Straße wegschaut, um auf sein Handy zu schauen, oder an einer Kreuzung zu langsam reagiert, kann das System diese Verhaltensweisen erkennen und Warnungen ausgeben, um die Aufmerksamkeit 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 Blickerkennungs-Technologien für unser tägliches Leben bringen können:
Gesteigertes Bewusstsein: Eye Tracking gibt Aufschluss darüber, wie Menschen visuell mit ihrer Umgebung interagieren und hilft, Aufmerksamkeits- und Konzentrationsmuster 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 dabei helfen, Bildschirme, Arbeitsbereiche und Umgebungen so zu gestalten, dass die Augen weniger belastet werden und der Komfort verbessert wird.
Während diese Vorteile zeigen, 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:
Privatsphäre betrifft: Kontinuierliches Eye Tracking kann Probleme mit dem Datenschutz aufwerfen und den Nutzern Unbehagen bereiten. Transparenz, die Zustimmung der Nutzer/innen und eine lokale Datenverarbeitung können helfen, diese Bedenken zu zerstreuen.
Hoher Berechnungsaufwand: Blickverfolgung in Echtzeit kann leistungsstarke Hardware erfordern, was die Zugänglichkeit auf Geräten mit geringem Stromverbrauch einschränkt. Optimierte Modelle helfen jedoch, die Effizienz zu verbessern.
Genauigkeitseinschränkungen: Die Blickverfolgung kann in der realen Welt aufgrund von Lichtveränderungen, Kopfbewegungen oder Hindernissen wie Brillen und Haaren weniger zuverlässig sein. Auch der Kamerawinkel kann die Leistung beeinträchtigen.
Die Zukunft im Blick behalten
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, die Straßen sicherer zu machen oder das menschliche Verhalten zu verstehen - diese Technologie wird im Alltag immer nützlicher.
Auch wenn es Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und die Notwendigkeit leistungsstarker Computer gibt, machen Fortschritte in den Bereichen KI und Computer Vision das Eye Tracking genauer und einfacher in der Anwendung. Mit weiteren Verbesserungen wird es wahrscheinlich eine größere Rolle in einer Reihe von Branchen spielen.
