Система управления взглядом стала точнее благодаря машинному обучению

Исследователи из Московского государственного психолого-педагогического университета (Москва) определили: когда задержки взгляда намеренно используются для управления, их характеристики отличаются от случайных задержек взгляда. Благодаря этому авторам удалось подобрать алгоритм машинного обучения, который разделял слегка удлиненные задержки взгляда (500 миллисекунд и более), намеренные (управляющие) и спонтанные (зрительные).

Чтобы отличить намеренные задержки от спонтанных, алгоритм использовал два отдельных классификатора. Первый опирался на особенности микродвижений глаз, второй — на признаки, описывающие контекст игры (например, текущее расположение объектов и потенциальные возможности для совершения ходов). Окончательное решение о том, намеренно или случайно пользователь остановил взгляд, принималось на основе усредненного значения вероятностей, вычисленных обеими моделями.

Авторы протестировали алгоритм, применив его в игре EyeLines. Игра была разработана исследовательским коллективом на основе популярной когда-то компьютерной игры Lines («Линии») специально для исследований управления с помощью взгляда. В этой игре взгляд используется для выбора цветных шаров и позиций для их перемещения на игровом поле. Ученые предложили сыграть в EyeLines 15 добровольцам, при этом участники тестировали два режима игры: со стандартным управлением (где любая задержка взгляда длительностью более 500 миллисекунд воспринималась как команда к действию) и с усиленным новым алгоритмом машинного обучения.