МОСКВА, 20 декабря. /ТАСС/. Исследователи из России разработали и опубликовали в открытом доступе набор алгоритмов для анализа данных движений глаз, который позволит облегчить работу ученых и разработчиков систем ИИ, анализирующих данные с айтрекеров — устройств, фиксирующих движение глаз при выполнении различных задач. Об этом сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
«Наша библиотека может быть полезна исследователям, так как она позволяет не просто повторять то, что и так было доступно в другом софте, а применять новые алгоритмы и создавать более мощные модели для исследований. Это будет полезно в таких направлениях как маркетинг, диагностика когнитивных процессов, разработка пользовательских интерфейсов и нейроинтерфейсов», — пояснил младший научный сотрудник НИУ ВШЭ (Санкт-Петербург) Антон Сурков, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечают Сурков и исследователи, в последние годы российские и зарубежные психологи, социологи и представители других наук начали широко использовать айтрекеры в изучении различных аспектов поведения человека и реакции его нервной системы на разные стимулы. Для работы этих устройств необходимо специализированное ПО, способное отслеживать движение зрачков и определять то, когда и на каких предметах фокусируется внимание индивида.
Подобные алгоритмы обычно работают в несколько этапов. Сначала они анализируют видеоряд и определяют то, в какие моменты времени зрачки фиксируются на определенных объектах и скачкообразно переключаются между ними. Затем ПО оценивает среднее расстояние между подобными точками и определяет среднюю длительность фиксации, что необходимо для прогнозирования того, как дальше будут двигаться глаза подопытного.
Российские ученые разработали пакет алгоритмов в рамках стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» («Приоритет-2030»), который позволяет решать все эти задачи. Благодаря открытому исходному коду его можно максимально гибким образом встроить в любой исследовательский или коммерческий проект, в которых используются айтрекеры или мобильные устройства с похожим функционалом.
По словам Суркова и ученых, их разработку можно применять в маркетинговых исследованиях для оценки реакций потребителей на рекламу и анализа того, какие именно элементы привлекают наибольшее внимание аудитории. Также пакет алгоритмов уже нашел применение в рамках других проектов «Приоритета-2030» и будет полезен в области медицинской диагностики и при изучении когнитивных процессов, подытожили исследователи.
