08.07.2016
Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) вычислительной техники и лаборатории искусственного интеллекта и Университета Джорджии разработали программное обеспечение (ПО), которое способно определить, куда направлен взор человека с точностью до 1 см, при пользовании смартфоном, и 1,7 сантиметра - при работе на планшете. Новая система, получившая название GazeCapture, была представлена на конференции компьютерного зрения и распознавания образов IEEE в Сиетле (США) 28 нюня.
К приложению зрительного отслеживания, которое стало более доступным, система может включать новые компьютерные интерфейсы, или помочь обнаружить признаки начинающегося неврологического или психического заболеваний.
По словам одного из соавторов разработки, выпускника МТИ Адитьи Косла, исследователи построили свою систему управления взглядом с помощью технологии машинного обучения, при которой компьютеры учатся выполнять задачи путем поиска шаблонов в больших объёмах обучающих примеров. По его мнению, точность системы GazeCapture будет улучшаться с увеличением количеством используемых данных.
Косла и его коллеги считают, что "преимуществом по сравнению с предыдущими исследованиями было количество данных, с которыми они работали». В настоящее время используемый ими набор примеров включает в себя модели взглядов от 1500 пользователей мобильных устройств. Ранее крупнейшими наборами данных, используемых для подготовки технологии слежения взглядом, были от более 50 пользователей.
Чтобы собрать наборы данных, как говорит Косла, "большинство других исследователей, как правило, вызывают людей в лабораторию. А вызов 50 человек сам по себе уже является довольно трудоемким процессом. И поэтому мы поняли, что мы могли бы сделать это с помощью краудсорсинга ".
В своей работе, исследователи на первоначальном этапе экспериментов, использовали обучающие данные, полученные от пользователей 800 мобильных устройств. На этой основе, они смогли получить погрешность системы до 1,5 сантиметров, что стало двукратным улучшением по сравнению с предыдущими экспериментальными системами. Далее они получили данные ещё от 700 человек, что позволило уменьшить погрешность до 1 сантиметра.
Проведенные исследования показывают, что приблизительно 10 000 обучающих примеров будет достаточно для снижения предела погрешности до 0,5 сантиметра.