Глаза — это зеркало души, в которое очень хочет заглянуть капиталист. Ведь там ваши тайные желания и страсти, на которых он может сыграть, втюхав вам вещь, которая в конечном итоге вам и не была так уж нужна. Поэтому за вашими глазами следят, и нет, я не спятила, и не нужно напяливать на меня шапочку из фольги.
Существует такая технология, как отслеживание движения глаз (ОДГ) — по ихнему, по-английски будет "eye tracking". Она позволяет записывать движения глаз людей и сообщать учёным, на что они смотрят на экранах или в реальном мире. Учёные измеряют движения глаз, форму зрачков, повороты головы, близость к объектам, чтобы понять, что люди запоминают, на что обращают внимание и как они читают. Отслеживают положение глаз, как вы могли догадаться, через камеры, и эти камеры делают сотни или даже тысячи снимков каждую секунду. Такое оборудование, во-первых, дорогое, и не каждый может себе его позволить. Большинство отслеживателей глаз могут измерять движения глаз только у одного человека за раз. Поэтому, если учёные проводят исследования, требующие большого количества людей, это может занять много времени.
Поэтому учёные пытаются использовать компьютерный метод, называемый машинным обучением, чтобы превратить обычную веб-камеру в прибор для отслеживания движения глаз. Так что перестаньте таращиться в камеру вашего телефона и ковырять камеру ноутбука — вы ничего там не увидите. Большой брат пока не умеет отслеживать ваш взгляд по веб-камере. Пока.
Веб-камеры не были разработаны для отслеживания движения глаз, но с помощью машинного обучения это может стать возможным. Машинное обучение — это когда вычислительная машина анализирует данные и учится анализировать их ещё лучше, обучаясь на собственном опыте. Компьютер может учиться на изображениях, числах или наборах математических вычислений, чтобы находить закономерности. Компьютеры могут учиться на множестве фотографий лиц людей, используя закономерности, чтобы угадать, куда, например, смотрит человек, когда смотрит на лицо. Учёные усовершенствовали машинное обучение, чтобы сделать более точные предсказания того, куда смотрит человек, используя другую полезную информацию, такую как ориентиры для глаз и лица.
К счастью, пока отслеживание взгляда с помощью веб-камеры не обладает высокой точностью по сравнению с лабораторными приборами слежения за глазами. Это связано с тем, что качество изображений, получаемых с помощью веб-камеры, ниже, чем у лабораторного отслеживателя, и количество фотографий, производимых веб-камерой, намного меньше — около 30, а не сотни и тысячи, как у ОДГ. Меньшее количество снимков в секунду означает, что веб-камера не может зафиксировать некоторые типы движений глаз, которые происходят очень быстро. А если человек смотрит в экран в темноте, ходит с телефоном или тужится на унитазе, то картинка тем более будет нечёткой.
Зачем учёные этим занимаются? Во-первых, интересно, куда и зачем люди смотрят. Во-вторых, есть масса полезных применений. Маркетологи, создающие рекламу, используют слежение за глазами, чтобы увидеть, какие виды рекламы или продуктов привлекают внимание людей, чтобы заставить вас купить ту хрень. Разработчики видеоигр используют слежение за глазами, чтобы увидеть, какие части игры смущают игроков, чтобы дизайнеры могли исправить непонятки. Если прибор для отслеживания движения глаз записывает ваши движения во время просмотра видео, учёный может использовать их, чтобы понять, на что и как долго вы обращали внимание на экране, чтобы размещение товара в фильме произвело наибольшее воздействие. Ну или же Петя с последней парты хоть что-то запомнит с просмотра обучающего фильма.
Источник:
Evdokimov A, Enikeeva A, Luby P and Robbins A (2024) How Scientists Use Webcams to Track Human Gaze. Front. Young Minds. 12:1259404. doi: 10.3389/frym.2024.1259404
Ставя любо и подписываясь, Вы помогаете мне продвигать настоящую науку.
Предыдущая статья: Семена сомнений
