Nesne algılama ve poz tahmini gibi Vision AI tekniklerinin çeşitli uygulamalarda göz izleme ve bakış algılama için nasıl kullanılabileceğini keşfedin.
Bilgisayarla görme, makinelerin görsel verileri insanlara benzer bir şekilde analiz etmesini ve yorumlamasını sağlamaya odaklanan bir yapay zeka (AI) dalıdır. Görme Yapay Zekasının özellikle etkileyici bir uygulaması, makinelerin bir kişinin nereye baktığını izlemesini ve anlamasını mümkün kılan bakış algılamadır.
İnsanlar olarak, doğal olarak birinin bakışlarını takip edebilir ve neye odaklandığını anlayabiliriz. Örneğin, bir arkadaşınızla konuşurken aniden kapıya doğru bakarsa, içgüdüsel olarak dikkatini neyin çektiğini görmek için dönebilirsiniz. Öte yandan, makineler bu yerleşik yeteneğe sahip değildir - göz hareketlerini tanımak ve bakış yönünü yorumlamak için bilgisayarla görme teknikleri kullanılarak eğitilmeleri gerekir.
Küresel bakış algılama pazarının 2032 yılına kadar 11,9 milyar dolara ulaşması beklenirken, birçok sektör farklı uygulamalar için bu teknolojiyi benimsiyor. Örneğin, otomobillerde bakış algılama, dikkat seviyelerini izleyerek ve uyuşukluk veya dikkat dağınıklığı belirtilerini tespit ederek sürücü güvenliğini artırmak için kullanılıyor.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin göz takibi ve bakış algılama için nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Ayrıca çeşitli sektörlerdeki bazı önemli uygulamalarına da bakacağız. Hadi başlayalım!
Göz izleme ve bakış algılama, göz hareketlerini ve bakış yönünü analiz ederek bir kişinin dikkat odağını belirlemek için kullanılan tekniklerdir. Yapay zeka ve sensör teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, bir kişinin gözlerini gerçek zamanlı olarak izlemek artık mümkün.
Geleneksel olarak, çoğu göz izleme sistemi, gözleri yakın kızılötesi ışıkla aydınlatarak ve kornea yansımalarını yakalayarak göz bebeği hareketlerini tespit eden kızılötesi (IR) kameralara dayanır. Bu sistemler yüksek hassasiyet sağlar. Bununla birlikte, genellikle giyilmesi rahatsız edici ve kalibrasyon sorunlarına eğilimli olabilen özel başlıklar gerektirirler.
Yapay zekanın yükselişiyle birlikte, araştırmacılar bilgisayar görüşü tabanlı göz izleme yöntemlerini aktif olarak araştırmaktadır. Geleneksel IR tabanlı sistemlerin aksine, bu yaklaşımlar aşağıdaki gibi bilgisayar görüş modellerine dayanır Ultralytics YOLO11 gözler ve göz bebekleri gibi yüz özelliklerini algılamanın yanı sıra baş pozu tahmini gerçekleştirir. Bunun ötesinde, NVIDIA'nın GazeNet'i gibi özel derin öğrenme modelleri bakış tahmini için özel olarak tasarlanmıştır.
Halen gelişmekte olan bir alan olsa da, bilgisayarla görme tabanlı bakış takibi, göz takibini daha erişilebilir hale getirme, maliyetleri düşürme ve pazarlama, psikoloji ve sinirbilim alanlarındaki uygulamalar için kullanılabilirliği artırma potansiyeline sahiptir.
Şimdi, geleneksel kızılötesi tabanlı sistemlerden daha erişilebilir, yazılım odaklı çözümlere geçişi inceleyelim.
Göz takibi ve bakış algılamanın yapay zeka olmadan yapılıp yapılamayacağını merak ediyor olabilirsiniz - öyleyse neden yapay zeka ve bilgisayarla görmeyi bu teknolojilere entegre etmeye yönelik araştırmalar devam ediyor? Geleneksel göz izleme yöntemleri mevcut olsa da, bunlar genellikle pahalı, hantal olabilen ve kontrollü aydınlatma koşulları gerektiren özel kızılötesi kameralara ve başa takılan göz izleme cihazlarına dayanmaktadır. Ancak yapay zeka odaklı çözümler, standart web kameraları ve akıllı telefon kameraları kullanarak göz takibini mümkün kılarak maliyetleri düşürüyor ve erişilebilirliği artırıyor.
İşte göz izleme ve bakış algılama teknolojisinin gelişiminin ardındaki diğer faktörlerden bazıları:
Bilgisayarla görmenin göz takibi ve bakış algılamadaki rolünü tartıştığımıza göre, şimdi YOLO11 'in burada nasıl kullanılabileceğini inceleyelim.
Ultralytics YOLO11 , nesne algılama ve poz tahmini gibi görevleri destekler. COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş olup, çeşitli nesneleri algılamada yüksek doğruluk elde eder. Özellikle, bir bakış algılama çözümü için YOLO11 destekleyici bir rol oynayabilir.
Bakış yönünü doğrudan tahmin edemese de, daha fazla analiz için kilit önem taşıyan yüzleri, gözleri ve göz bebeklerini tespit etmek için ince ayar yapılabilir. Bu özellikler tanımlandıktan sonra, ek modeller bakış yönünü tahmin etmek için göz hareketi verilerini işleyebilir.
Örneğin, doğruluğu artırmak için YOLO11 , yüz algılama için WIDER FACE gibi veri kümeleri üzerinde özel olarak eğitilebilir. Ayrıca, YOLO11'in poz tahmini yetenekleriyle ilgili olarak, bakış algılama doğruluğunu artıran baş yönünü izlemeye yardımcı olabilir.
Bilgisayarla görmenin sağladığı bakış algılama, otomotiv sektöründe güvenliği artırmaktan oyunlarda odaklanmayı analiz etmeye kadar sektörler arasında geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Farklı alanların bu teknolojiden nasıl yararlandığını inceleyelim.
Göz takibi, oyuncuların odaklanma, karar verme ve tepki süreleri hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlamak için oyunlarda kullanılıyor. Bu teknoloji, göz hareketlerini izleyerek oyuncuların stratejilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor, antrenman programlarını iyileştiriyor ve önemli anlarda oyuncuların nereye baktığını görsel olarak göstererek izleyici katılımını artırıyor.
Bunun ilginç bir örneği, oyuncuların gerçekçi sürüş simülasyonları kullanarak yarıştığı rekabetçi bir sanal motor sporu olan sim yarışlarıdır. Göz takibi, sürücülerin piste nasıl odaklandığını, rakiplerine nasıl tepki verdiğini ve keskin dönüşlerde nasıl ilerlediğini analiz etmeye yardımcı olur. Eğitmenler, sürücülerin bakışlarını gerçek zamanlı olarak izleyerek kalıpları belirleyebilir, dikkat dağıtıcı unsurları tespit edebilir ve yarış stratejilerini geliştirebilir.
Göz izleme, simülasyon yarışlarının ötesinde, oyuncuların reflekslerini, tepki sürelerini ve önemli oyun içi unsurlara nasıl odaklandıklarını analiz etmek için hızlı tempolu rekabetçi oyunlarda da kullanılıyor. Bir oyuncunun bir hamle yapmadan önce nereye baktığını anlayarak, bu veriler karar verme sürecini iyileştirmeye, hassasiyeti artırmaya ve üst düzey oyun için eğitimi geliştirmeye yardımcı olur.
Bakış tahmini ile ilgili araştırmalarda birçok Vision AI uygulaması bulunmaktadır. Bunun iyi bir örneği dikkat, bilişsel yük ve sosyal davranışları incelemek için psikolojide kullanılmasıdır. Araştırmacılar göz hareketlerini analiz ederek algı, karar verme ve otizm ve DEHB gibi zihinsel sağlık durumları hakkında içgörü kazanabilirler.
Özellikle, bilgisayar görüşü kullanarak bakış takibi, bilişsel ve duygusal durumları ortaya çıkarabilen göz hareketi, sabitleme süresi ve görsel dikkatteki kalıpları belirlemeye yardımcı olur. Derin öğrenme ve yapay zeka odaklı bakış tahminlerinin ilerlemesiyle, bu yöntemler daha doğru ve erişilebilir hale gelmekte ve nörolojik araştırmalarda daha geniş uygulamalara olanak sağlamaktadır.
Yıllar boyunca araştırmacılar, farklı trafik koşullarında sürücülerin dikkat ve odaklanmalarını incelemek için farklı yöntemler kullanmışlardır. Bu yöntemler arasında göz takibi çok önemlidir ve sürücünün sürüş sırasında nereye baktığına dair içgörü sağlayabilir.
Bilgisayarla görme modellerinin yardımıyla, bakış algılama, göz hareketlerini gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde izleyerek bu analizi daha da geliştirebilir. Bu analiz, sürücü davranışını daha iyi anlamamızı sağlayarak dikkat dağınıklığı, yorgunluk veya dikkat eksikliklerinin tespit edilmesine yardımcı olabilir, bu da yol güvenliğini artırabilir ve gelişmiş sürücü destek sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Örneğin, bir sürücü telefonunu kontrol etmek için sık sık yoldan başka bir yere bakıyorsa veya kavşaklarda tepki vermekte yavaş davranıyorsa, sistem bu davranışları tespit edebilir ve dikkatini yeniden odaklaması için uyarılar yayınlayarak potansiyel olarak kazaları önleyebilir.
İşte göz izleme ve bakış algılama teknolojilerinin günlük hayatımıza getirebileceği temel faydalardan bazıları:
Bu faydalar bakış algılamanın hayatımızı nasıl olumlu etkileyebileceğini vurgularken, uygulamadaki zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir. İşte akılda tutulması gereken bazı temel sınırlamalar:
YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleriyle desteklenen göz izleme ve bakış algılama, dünyayla etkileşim şeklimizi değiştiriyor. Yolları daha güvenli hale getirmekten insan davranışlarını anlamaya kadar, bu teknoloji günlük yaşamda giderek daha kullanışlı hale geliyor.
Gizlilik endişeleri ve güçlü bilgisayarlara duyulan ihtiyaç gibi zorluklar olsa da, yapay zeka ve bilgisayarla görme alanındaki gelişmeler göz takibini daha doğru ve kullanımı daha kolay hale getiriyor. Gelişmeye devam ettikçe, muhtemelen bir dizi sektörde daha büyük bir rol oynayacaktır.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz araçlarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi sektörlerdeki yenilikleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
