Петербургские ученые обучили нейросети распознавать усталость человека по движению глаз
Глаза — зеркало души — красивое крылатое выражение нашло научное подтверждение. По ним можно определить почти все: настроение человека, черты характера и… усталость. Помогает в этом — искусственный интеллект.
Данные для обучения нейростети собрали при помощи трекера глаз. По направлению взгляда он определяет состояние. В исследовании участвовали 20 человек. В разное время суток их просили выполнять определенные задачи — читать, работать за компьютером.
Со скоростью 200 кадров в секунду две встроенные в очки камеры фиксируют глазодвигательную активность. Третья направлена на сцену перед глазами. Меньше минуты нужно программе, чтобы собрать данные.
«Есть скорость саккады, скорость фиксации, ускорение, различные частотные характеристики, которые помогают оценить косвенно состояние ЦНС . Если бы как раз мы определяли мимику лица, закрытость глаз, повороты головы — то, чем человек может управлять, то можно было бы обмануть, но вот это истории про стратегию глазных движений, то есть скорость саккады — мы ей не управляем», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН Алексей Кашевник.
Исследование петербургских ученых поддержал Фонд содействия инновациям. И теперь созданная ими обширная библиотека данных доступна для всех пользователей и разработчиков программного обеспечения.
«Мы загрузили записи участников в бодром состоянии и утомленном, выбрали группы характеристик глазных движений и выбрали алгоритм определения утомления, скоростные, временные, процентные, кривизна движения. Точность от 85% и выше», — отметил младший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации автоматизации Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН Александр Булыгин.
Сейчас исследователи обучили нейросеть распознавать только усталость. Но если собрать другой набор данных, искусственный интеллект сможет определять и иные состояния человека, например, болезнь. Ученые отмечают, что технология имеет широкое применение, но будет особенно полезна на объектах транспортной инфраструктуры и в промышленности, где психофизиологическое состояние сотрудника — вопрос безопасности.