Microsoft Her Aygıtta Çalışacak Bakış Takipçisi Geliştiriyor

Bir insanın nereye baktığını takip etmek, motor nöron hastalıkları ve bozuklukları ile hayatına devam eden beşerler için hayli faydalı olabilir. Çünkü böylesine bir teknoloji, o insanların etraflarını denetim etmelerine ve diğerleriyle irtibat kurmalarına yardımcı olma potansiyeli taşımaktadır.

Lakin bir kişinin nereye baktığını iddia etmek, baş duruşu, baş pozisyonu, göz rotasyonu, art plan gürültüsü ve gözlükler, yüz kaplamaları ve yardımcı tıbbi ekipman üzere değişkenler nedeniyle basitçe yapılabilecek bir şey değil. Yeniden de bir kişinin nereye baktığını varsayım edebilen ve ticari olarak temin edilebilen birtakım aygıtlar mevcut.

Microsoft, yeni bir bakış takipçisi geliştiriyor:

Aygıtlar, piyasada bulunuyorlar bulunmasına fakat bu aygıtların maliyeti binlerce dolara kadar ulaşabiliyor. İşte günlük omurdaki bu durum, Microsoft’taki araştırmacıları yeni bir çabaya itti. Araştırmacılar, rastgele bir kamera ile çalışan, donanımdan bağımsız ve son derece hassas bir bakış takipçisi geliştirmeye başladı.

Bu ay başında yayınlanan yeni bir makalede takım, sistem üzerinde yaptıkları çalışmaların ayrıntılarını paylaştı. Paylaşılan ayrıntılara nazaran araştırmacıların her aygıtta çalışmak üzere geliştirdikleri sistem, GazeCapture data kümesinde 1,8073 santimetrelik kusur hissesine sahipti. Üstelik bu sonuç, aygıt şimdi hiçbir halde kalibre edilmemişken alınmıştı.

Microsoft, daha evvel de bakış takibi araştırmaları gerçekleştirmişti. Şirketin 2014 yılında yayınladığıçalışmada araştırmacılar, göz takibi için bir ekranın etrafında birden fazla kızılötesi ışıkla birlikte kamera ve derinlik sensörleriyle sonuç elde etmeye çalışmıştı. Şirketin Windows 10 işletim sistemi, ‘Eye Control (Göz Kontrolü)‘ özelliği sunan birinci işletim sistemiydi.

Microsoft bünyesindeki araştırmacılar, son yayınladıkları makalelerinde sırf göz bebeğine ve irise odaklanan trigonometrik modellerin öteki kasların hareketini algılamakta kâfi olmayacağını belirttiler. Araştırmacılar, bu noktada derin öğrenmeyi kullanarak doğruluğu artırabileceklerini söylediler.