Российские ученые создали метод улучшения точности устройств для отслеживания движения глаз в сложных условиях.

Ученые и студенты из Лаборатории интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета и Сколтеха, входящего в группу ВЭБ.РФ, разработали новый метод, значительно повышающий точность устройств для отслеживания движения глаз (айтрекеров) в сложных условиях. Об этом сообщил представитель Центрального университета в интервью CNews. Разработка российских ученых оказалась вдвое точнее существующих аналогов. Ее внедрение позволит значительно повысить эффективность и расширить применение айтрекеров в различных областях: в медицине для оценки скорости перемещения взгляда пациента в ходе реабилитации, анализа паттернов поведения в неврологии, в киберспорте и для улучшения пользовательского опыта при взаимодействии с графическим интерфейсом.

Айтрекеры, как правило, устанавливаются рядом с монитором и состоят из инфракрасного излучателя, освещающего лицо, и камеры, фиксирующей ИК-блик на зрачке. Программное обеспечение преобразует эти блики в координаты на экране монитора, что позволяет анализировать перемещение взгляда. Однако точность большинства существующих решений снижается в нестандартных условиях, например, если человек носит очки или линзы, или если на него падает яркий свет, создающий блики. В таких случаях прибор может не сфокусироваться. Низкая точность в таких условиях препятствует развитию технологии.

Исследователи из Центрального университета и Сколтеха предложили новый алгоритм отслеживания взгляда с помощью айтрекера. Преимущество их подхода заключается в высокой скорости и точности определения положения зрачка в сложных условиях: при ношении очков, ярком освещении и небольших движениях головы. Алгоритм основан на двух этапах. Сначала с помощью ИК-подсветки снимаются два кадра: один со светлым зрачком, другой с темным. Разность этих кадров позволяет выделить зрачок и блики, что упрощает дальнейшую обработку. На втором этапе происходит группировка выделенных объектов методом K-средних, который разбивает данные на классы, такие как зрачок, блики и фон. На основе этих данных и процедуры калибровки алгоритм определяет точку взгляда на экране.

Тестирование нового подхода проводилось в контролируемых условиях. Испытуемые находились на расстоянии 50—60 см от камеры в трех сценариях: без очков с лабораторным освещением, в очках с освещением, и без очков и света. Результаты показали, что новый метод значительно улучшает работу айтрекеров как по скорости обработки кадров, так и по точности в сложных условиях. Точность определения зрачка улучшилась на 64% при ношении очков и на 27% при ярком освещении. Итоговая ошибка определения точки взгляда составила около 16 пикселей на экране Full HD, что почти вдвое меньше, чем при более ранних подходах.

Андрей Сомов, профессор Центрального университета и руководитель Лаборатории интеллектуальных сенсорных систем, отметил, что новый подход сделает технологию доступной для массового применения благодаря минимизации ошибок. Это позволит расширить функциональность и применение таких устройств. Дарья Печенова, студентка магистратуры Сколтеха и соавтор исследования, подчеркнула, что их алгоритм может привести к массовому применению айтрекеров, например, для оценки неврологических состояний или в образовательных целях. Это ее первое исследование в области интеллектуальных инженерных систем, и результаты были высоко оценены на международной конференции.

Источник