Ученые и студенты из Лаборатории интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета и Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) разработали новый алгоритм для айтрекеров — устройств, которые отслеживают движение глаз человека. Технология помогает таким системам работать значительно точнее даже в сложных условиях: например, если человек носит очки или находится под ярким светом.
По словам исследователей, новый метод оказался почти в два раза эффективнее существующих решений. Разработка может пригодиться в медицине, образовании, киберспорте и цифровых интерфейсах — везде, где важно понимать, куда именно смотрит человек.
Исследование уже получило международное признание: статья российских ученых победила в номинации Best Paper Award на конференции IEEE REEPE.
Как работают айтрекеры
Айтрекеры — это устройства, которые определяют направление взгляда человека. Обычно они устанавливаются рядом с монитором. Система подсвечивает лицо инфракрасным светом и с помощью камеры отслеживает положение зрачков. После этого программа вычисляет, на какую точку экрана смотрит пользователь.
Такие технологии используют в самых разных сферах. Врачи могут анализировать движение глаз пациентов, чтобы замечать признаки неврологических заболеваний. Преподаватели — изучать, как дети читают текст и на чем задерживают внимание. А разработчики интерфейсов — понимать, какие элементы на экране замечают пользователи.
Но у большинства доступных айтрекеров есть проблема: они начинают ошибаться в сложных условиях. Например, когда человек надевает очки, двигает головой или в помещении слишком яркое освещение. Из-за бликов устройство хуже «видит» глаза и теряет точность.
Что придумали российские ученые
Исследователи предложили новый способ обработки изображения глаза. Сначала камера делает два кадра — с темным и светлым зрачком. Сравнение этих изображений помогает системе точнее выделить сам зрачок и убрать лишние блики.
После этого алгоритм разделяет изображение на несколько частей — например, отдельно определяет зрачок, отражения света и фон. На основе этих данных программа вычисляет направление взгляда.
Технологию протестировали в нескольких сценариях: с очками и ярким освещением, без очков, а также в условиях слабого света. Испытуемые находились примерно в полуметре от камеры.
Новый подход к работе устройств для отслеживания движения глаз сделает технологию доступной для массового применения благодаря минимизации ошибок. Нам удалось добиться увеличения точности работы айтрекера в сложных условиях, что позволит расширить функциональность и применение таких устройств в большем количестве приложений. Важно, что в исследовании приняли участие молодые ученые, которые продолжат работать в лаборатории над усовершенствованием алгоритмической части айтрекера и ее валидацией на реальных устройствах в сложных условиях.
Результаты показали, что новый метод заметно улучшает работу системы. При использовании очков точность определения зрачка выросла на 64%, а при ярком освещении — на 27%. В целом ошибка определения взгляда оказалась почти в два раза меньше, чем у более ранних решений.
Представьте, как невролог оценивает пациента с подозрением на болезнь Паркинсона по паттернам взгляда, а педагог видит, на каких словах ребенок при чтении задерживает взгляд, чтобы на следующих занятиях проработать их. Именно к такому эффекту массового и широкого применения айтрекеров может привести наш новый алгоритм. Это мое первое исследование в области интеллектуальных инженерных систем. Особенно ценно, что результаты были представлены на международной конференции и получили высокую оценку, включая награду за лучшую научную работу.
Ранее Наука Mail писала, что российские ученые создали простую модель для прогнозов химических реакций.
