Программа для анализа движений водителей на "сов" и "ящериц поделила".

Коллектив ученых из США и Швеции создал алгоритм для отслеживания положения головы и глаз водителей во время движения. С его помощью всех добровольцев в исследовании поделили на "сов" и "ящериц" в зависимости от того, как они двигались во время езды. Препринт на Arxiv выложен. org.

Авторы анализировали 40 видеороликов, снятых камерой, закрепленной на приборной панели. В каждом кадре алгоритм определял положение головы водителя и, если это было возможно, - положение зрачков. В некоторых случаях этому препятствовали условия освещения. Полученные данные классифицировали вручную по шести направлениям (левое боковое зеркало, приборная панель и так далее), и использовали для обучения программы.

В итоге для каждого из 40 видео авторы проводили следующий эксперимент: обучали алгоритм по 39 роликам и применяли его для анализа последнего оставшегося. Оказалось, что одновременное отслеживание положений головы и зрачков позволило улучшить точность классификации движений в среднем на 5, 4 процента - с 89, 2 до 94, 6.

Кроме того, ученые на основании полученных данных создали критерий для классификации водителей на две группы: "сов" и "ящериц". Первые для того, чтобы посмотреть в сторону, предпочитали двигать головой целиком, а вторые - только перемещать направление взгляда. Авторы показали, что в случае "сов" больший вклад в точность классификации вносило отслеживание головы, а в случае "ящериц" - зрачков.

Алгоритмы для анализа движений водителя требуются для планировки более удобных и безопасных автомобилей, а также для разработки вспомогательных систем. Например, компания Jaguar Land Rover предложила технологию Bikesense, включающую цветовую и тактильную индикацию при приближении опасности.