Slimmer eye-tracking voor een slimme bril
Het ETH Zürich-team introduceert Electrasight, een hybride eye-tracking-systeem voor een slimme bril, het combineren van contactloze methoden.
Slimme bril wordt slimmer en bieden nieuwe manieren om te communiceren met apparaten en de wereld om ons heen.Oogbewegingen zijn een van de eenvoudigste en meest natuurlijke manieren om ze te gebruiken.Door te volgen waar we kijken, kunnen de bril relevante informatie over onze omgeving tonen of digitale tools laten regelen zonder een scherm aan te raken of te spreken.Als je bijvoorbeeld naar een item in een winkel kijkt, kan het zijn prijs weergeven, of een blik op een monument kan historische details tonen.Om dit te doen, hebben de glazen oogtracksystemen nodig, die vaak camera's gebruiken.Hoewel nauwkeurig, zijn deze camera's omvangrijk, gebruiken ze veel energie en kunnen ze privacyproblemen veroorzaken, waardoor ze minder praktisch zijn voor een bril.
Een team van ETH Zürich heeft Electrasight ontwikkeld, een niet-invasief hybride contact en contactloos oogaanwijstsysteem dat direct op een slimme bril kan werken.In tegenstelling tot eerdere op EOG gebaseerde oplossingen, biedt Electrasight een verbeterde nauwkeurigheid voor oogtracking.
Het systeem gebruikt hardware met lage kracht om oogbewegingen te volgen door kleine elektrische signalen te detecteren die door de ogen worden gegenereerd.Speciale sensoren detecteren deze signalen en bieden een hoge nauwkeurigheid terwijl ze weinig energie gebruiken.
Electrasight heeft drie hoofdonderdelen: de ene fungeert als het controlecentrum, de andere verwerkt oogbewegingsgegevens en de derde behandelt de sensoren.Deze onderdelen werken samen om gegevens in realtime te verzamelen, te verzenden en te analyseren.
Een klein AI -model classificeert snel en nauwkeurig oogbewegingen en erkent zes bewegingen met 92% nauwkeurigheid en tien typen met 81% nauwkeurigheid.Dit model is zeer efficiënt, met behulp van minimaal geheugen en geen behoefte aan instelling of aanpassingen voor elke gebruiker.Tests toonden aan dat het systeem met een lage vertraging werkt, waarbij de meeste bewegingen binnen 60 milliseconden en verwerkingsgegevens in 301 microseconden worden gedetecteerd.
Het team creëerde ook een dataset van gelabelde oogbewegingen om toekomstige eye-tracking-systemen te verbeteren en de voortgang in de technologie van Smart Glasses te ondersteunen.