Российские ученые разработали способ повышения точности устройств для отслеживания движения глаз в сложных условиях
Ученые и студенты из Лаборатории интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета и Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) разработали новый способ значительного повышения точности устройств для отслеживания движения глаз (айтрекеров) в сложных условиях. Об этом CNews сообщил представитель Центрального университета.
Новая разработка российских ученых оказалась в два раза точнее других известных аналогичных методов. Ее внедрение позволит значительно улучшить эффективность и масштабировать применение айтрекеров в различных сферах: в медицине для оценки скорости перемещения взгляда пациента во время реабилитации, оценки паттернов поведения в неврологии, в киберспорте и даже для совершенствования пользовательского опыта при взаимодействии с графическим интерфейсом.
Устройства для отслеживания движения глаз называются айтрекерами (с англ. eye trackers). Айтрекеры, как правило, устанавливаются рядом с монитором и состоят из инфракрасного (ИК) излучателя, освещающего лицо, и камеры, считывающей ИК-блик на зрачке. Программное обеспечение (ПО) преобразует считанные блики в координаты на экране монитора. Это дает возможность анализировать перемещение взгляда по экрану.
Но точность большинства существующих решений, доступных для массового пользования, снижается в нестандартных условиях: например, если человек в очках или линзах, или на него светит яркий свет, который создает блики. В таких случаях прибор зачастую не может сфокусироваться. Низкая точность айтрекеров в таких условиях препятствует развитию технологии.
Ученые из Центрального университета и Сколтеха нашли способ решения проблемы и предложили новый алгоритм отслеживания взгляда с помощью айтрекера. Преимущество нового подхода — в высокой скорости и точности определения положения зрачка в сложных условиях: при ношении очков, ярком потолочном освещении и незначительных движениях головы.
Предложенный алгоритм основан на комбинации двух этапов. Сначала с помощью специальной ИК-подсветки (света, который направлен на человека в инфракрасном диапазоне спектра) снимают два кадра: один — со светлым зрачком, а второй — с темным. Их разность позволяет выделить зрачок и блики, что значительно упрощает дальнейшую обработку движения глаз.
На втором этапе происходит группировка выделенных объектов методом K-средних — это итеративный алгоритм группировки, который разбивает набор данных на заранее заданное количество классов, например зрачок, блики, фон. На основе этих данных и процедуры калибровки алгоритм отслеживания движения глаз рассчитывает точку взгляда на экране монитора.
Тестирование нового подхода проводилось в контролируемых условиях. Испытуемые находились на расстоянии 50—60 см от камеры, в трех сценариях — без очков и с лабораторным потолочным освещением, в очках и со светом, без очков и света.
Результаты показали, что новый метод позволяет значительно усовершенствовать работу айтрекеров в плане как скорости обработки кадров, так и точности в сложных условиях. Так, точность определения зрачка улучшилась при ношении очков на 64%, а при ярком освещении — на 27%. В рамках данного исследования итоговая ошибка определения точки взгляда составила около 16 пикселей на экране Full HD, что почти в 2 раза меньше, чем при более ранних подходах.
Андрей Сомов, профессор Центрального университета, руководитель Лаборатории интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета, доцент Центра инженерных систем и наук Сколтеха, сказал: «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».
Дарья Печенова, студентка магистратуры «Инженерные системы: аэрокосмос, робототехника, цифровое проектирование» Сколтеха, научный сотрудник лаборатории Центрального университета, соавтор исследования, отметила: «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».
