Узнай, как техники Vision AI, такие как обнаружение объектов и оценка позы, могут быть использованы для отслеживания глаз и определения взгляда в различных приложениях.
Компьютерное зрение - это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое фокусируется на том, чтобы дать машинам возможность анализировать и интерпретировать визуальные данные так, как это делает человек. Одно из особенно увлекательных применений ИИ в области зрения - распознавание 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 ты разговариваешь с другом, а он вдруг посмотрел в сторону двери, ты можешь инстинктивно повернуться, чтобы посмотреть, что привлекло его внимание. Машины же не обладают такой встроенной способностью - их нужно обучать с помощью методов компьютерного зрения, чтобы они распознавали движения глаз и интерпретировали 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, обнаружение взгляда в автомобилях используется для повышения безопасности водителя путем контроля уровня внимания и выявления признаков сонливости или рассеянности.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение используется для отслеживания глаз и определения взгляда. Также мы рассмотрим некоторые из его ключевых применений в различных отраслях. Приступим!
Отслеживание глаз и определение взгляда - это техники, которые используются 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 большинство систем слежения за глазами полагаются на инфракрасные (ИК) камеры, которые определяют движение зрачка, освещая глаза ближним инфракрасным светом и улавливая отражение роговицы. Такие системы обеспечивают высокую точность. Однако для их работы часто требуется специализированный головной убор, который может быть неудобен в ношении и склонен к проблемам с калибровкой.
С развитием искусственного интеллекта исследователи стали активно изучать методы слежения за глазами на основе компьютерного зрения. В отличие от традиционных систем, основанных на ИК-технологиях, эти подходы опираются на модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 для определения 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 все еще находится в стадии развития, отслеживание взгляда на основе компьютерного зрения имеет потенциал сделать отслеживание взгляда более доступным, снизить стоимость и повысить удобство использования для применения в маркетинге, психологии и нейронауках.
Далее рассмотрим переход от традиционных систем на основе инфракрасного излучения к более доступным решениям на основе программного обеспечения.
Тебе может быть интересно, можно ли отслеживать глаза и определять взгляд без ИИ - так почему же ведутся исследования по интеграции ИИ и компьютерного зрения в эти технологии? Хотя традиционные методы отслеживания взгляда существуют, они часто опираются на специализированные инфракрасные камеры и устройства для отслеживания взгляда на голове, которые могут быть дорогими, громоздкими и требуют контролируемых условий освещения. Решения же, основанные на искусственном интеллекте, позволяют отслеживать движения глаз с помощью стандартных веб-камер и камер смартфонов, что снижает стоимость и повышает доступность.
Вот некоторые другие факторы, стоящие за эволюцией технологии отслеживания глаз и определения взгляда:
Теперь, когда мы обсудили роль компьютерного зрения в отслеживании глаз и определении взгляда, давай пройдемся по тому, как здесь 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, ее можно точно настроить на обнаружение лиц, глаз и зрачков, которые являются ключевыми для дальнейшего анализа. Как только эти особенности будут определены, дополнительные модели смогут 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 определения взгляда.
Распознавание взгляда, осуществляемое с помощью компьютерного зрения, находит широкое применение в различных отраслях, начиная от повышения безопасности в автомобильном секторе и заканчивая анализом фокуса внимания в играх. Давай рассмотрим, как разные области используют эту технологию.
Отслеживание движения глаз используется в играх для того, чтобы в реальном времени получать информацию о концентрации внимания игрока, принятии решений и времени реакции. Отслеживая движения глаз, эта технология помогает игрокам оттачивать свои стратегии, улучшает программы тренировок и повышает вовлеченность аудитории за счет визуального отображения того, 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 фокусируются на трассе, реагируют на соперников и проходят резкие повороты. Отслеживая их взгляд в реальном времени, тренеры могут выявить закономерности, заметить отвлекающие факторы и улучшить гоночные стратегии.
Помимо гоночных симуляторов, отслеживание взгляда также используется в быстро развивающихся соревновательных играх для анализа рефлексов игроков, времени реакции и того, как они фокусируются на ключевых игровых элементах. Понимая, куда смотрит игрок перед тем, как сделать ход, эти данные помогают отточить принятие решений, повысить точность и улучшить подготовку к высокоуровневому геймплею.
Существует множество приложений Vision AI для оценки взгляда, связанных с исследованиями. Хороший пример - 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 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 ИИ эти методы становятся все более точными и доступными, что позволяет шире применять их в неврологических исследованиях.
На протяжении многих лет исследователи использовали различные методы для изучения внимания и сосредоточенности водителей во время различных дорожных условий. Среди этих методов решающее значение имеет отслеживание глаз, которое может дать представление о том, куда смотрит водитель во время движения.
С помощью моделей компьютерного зрения определение 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 провалы во внимании, что может повысить безопасность на дорогах и помочь в разработке продвинутых систем помощи водителю.
Например, если водитель часто отвлекается от дороги, чтобы проверить телефон, или медленно реагирует на перекрестках, система может обнаружить такое поведение и выдать предупреждение, чтобы переключить его внимание, потенциально предотвращая аварии.
Вот несколько 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, которые следует иметь в виду:
Отслеживание глаз и определение взгляда, поддерживаемые моделями компьютерного зрения вроде YOLO11, меняют то, как мы взаимодействуем 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 проблемы конфиденциальности и необходимость в мощных компьютерах, достижения в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения делают отслеживание глаз более точным и простым в использовании. По мере того как он будет совершенствоваться, он, вероятно, будет играть все большую роль в различных отраслях.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи инновации в таких отраслях, как ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и воплоти свои проекты Vision AI в жизнь. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
