В пресс-службе НовГУ отметили, что команда разработчиков изучает айтрекинг и планирует приступить к созданию такого устройства

ВЕЛИКИЙ НОВГОРОД, 2 июня. /ТАСС/. Модели искусственного интеллекта (ИИ), определяющие на фотографиях рамки лиц и их ключевые точки, разработали в Новгородском государственном университете им. Ярослава Мудрого. Их будут использовать при работе над айтрекером - устройством, которое отслеживает движение глаз и позволяет управлять компьютером при помощи взгляда, что особенно актуально для людей с ограниченными возможностями здоровья, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Первая созданная модель умеет определять рамку лица. Вторая - ключевые точки: глаза, брови, нос, рот. Модели образуют своеобразную нейросетевую систему: она распознает лица, обрезает эти фрагменты на фото, считывает биометрические показатели. Датасет для обучения нейросети взяли из открытых источников, отредактировали и дополнили. После обучения искусственный интеллект прошел тестирование на закрытом датасете, к которому у разработчиков не было доступа. При распознавании рамки лица наложение площадей составило 87%. Модель распознавания ключевых точек показала отклонение менее чем в два пикселя при изображении в 96х96 пикселей", - сообщили в вузе.

Команда разработчиков изучает айтрекинг и планирует в ближайшей перспективе приступить к разработке такого устройства. Уже в ближайшее время начнется сборка нового датасета для обучения третьей модели для данной системы. В начале 2026 года планируется уже иметь прототип программного обеспечения. Модели, созданные разработчиками Артемом Алексеевым и Валентином Барановым, будут использоваться в работе.

"Трех моделей машинного обучения будет достаточно для работы системы айтрекера. Задачи данных моделей - поиск лица, выделение ключевых точек и предсказание, куда именно смотрит человек на мониторе. Первые две уже готовы, третью мы будем реализовывать в ближйшее время. На данный момент нет открытых подходящих датасетов, поэтому мы будем собирать данные для них самостоятельно", - пояснили разработчики.

Ранее команда под руководством Игоря Кулакова уже создала прототип нейросетевой системы, который находит и обрабатывает жесты рук с камеры. Также сейчас создается модель для обработки голосовых команд. Все это также будет использоваться в айтрекере. Как отметил Кулаков, в направлении айтрекинга проводилось не так много исследований, и существующие решения имеют относительно большие погрешности при работе. "С учетом появления огромного инструментария для создания моделей машинного обучения, мы считаем, что можем сделать лучше", - добавил он.