Обнаружение взгляда использует распознавание изображений с глубоким обучением для отслеживания взгляда. Отслеживание взгляда обычно используется для определения фокуса внимания человека.
Отслеживание взгляда становится очень важной возможностью во многих областях, включая безопасность, психологию, компьютерное зрение и медицинскую диагностику. Кроме того, взгляд важен для приложений безопасности для анализа подозрительного поведения взгляда. Примером использования в образовательных учреждениях является автоматизированный анализ взгляда студента во время экзамена, чтобы помочь минимизировать злоупотребления.
Возможности отслеживания взгляда в реальном времени
Отслеживание глаз в реальном времени и оценка взгляда с использованием глубоких нейронных сетей. Современное Edge Computer Vision с мощным машинным обучением на устройстве позволяет выполнять масштабное отслеживание глаз для анализа на основе взгляда.
- Распознавание лиц для поиска лиц.
- Оценка положения головы для предоставления входных данных для модели оценки взгляда.
- Ориентиры лица для обнаруженных лиц с ключевыми точками для определения местоположения областей глаз.
- Определение состояния глаз на обнаруженных лицах (открытые, закрытые).
- Видеосигнал в реальном времени с камер наблюдения или веб-камер/USB-камер.
- Обработка данных на базе ИИ на периферии позволяет выполнять надежные вычисления на устройстве, сохраняя конфиденциальность (в режиме онлайн и офлайн).
Ценность систем оценки взгляда с глубоким обучением
Отслеживание глаз по-прежнему является новой технологией, требующей адекватных вычислительных ресурсов. Однако благодаря последним достижениям в области глубокого обучения и ИИ на периферии высокая точность может быть достигнута без необходимости использования сложного оборудования. Таким образом, отслеживание глаз становится доступным для использования в широком спектре реальных случаев использования.
- Масштабная реализация: Нет обременительной явной пользовательской калибровки. Современные модели глубокого обучения намного надежнее предыдущих методов, которые плохо работают на неидеальном качестве изображения и освещении.
- Повышение производительности труда: Автоматизированное отслеживание движения глаз используется как индикатор для анализа уровня стресса и внимательности. Оба фактора критически влияют на качество продукта/услуги.
- Предотвращение аварий: мониторинг водителя в режиме реального времени выявляет отвлечение внимания за рулем и отвлечение взгляда от дороги (использование смартфона, прием пищи или питье и т. д.).
- Системы безопасности: Отслеживание взгляда используется в надежных системах обнаружения усталости для повышения безопасности на транспорте и производстве.
- Экономия средств за счет снижения страховых взносов и избежания штрафов и аварий (например, обеспечение перерывов для отдыха водителей).