Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

УВАЖАЕМЫЕ ПОДПИСЧИКИ НАШЕГО ЖУРНАЛА!
По техническим причинам «Оптический журнал» не попал в каталог агентства «Роспечать» на II полугодие 2018 г., что делает невозможной подписку на него на почте. Предлагаем оформить подписку на II полугодие 2018 в редакции журнала удобным Вам способом. Стоимость подписки на полугодие сохраняется (6600 руб.).
Связаться с нами можно по т. (812) 315-05-48, Е-mail: beditor@soi.spb.ru

Аннотации (03.2018) : ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, УЧИТЫВАЮЩИХ ВРЕМЕННУЮ ДИНАМИКУ, ДЛЯ АНАЛИЗА ДВИЖЕНИЯ ГЛАЗ БЕЗ СПЕЦИАЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, УЧИТЫВАЮЩИХ ВРЕМЕННУЮ ДИНАМИКУ, ДЛЯ АНАЛИЗА ДВИЖЕНИЯ ГЛАЗ БЕЗ СПЕЦИАЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

© 2018 г.       Е. Ю. Малахова*, аспирант; Е. Ю. Шелепин*; Р. О. Малашин, канд. техн. наук***

*   Институт физиологии им. И.П. Павлова Российской академии наук, Санкт-Петербург

** университет ИТМО, Санкт-Петербург

E-mail: katerina.malahova@gmail.com

УДК 004.932.2

Поступила в редакцию 05.11.2017

Рассмотрена технология определения направления взора на экране монитора посредством анализа снимков, получаемых с видеокамеры, направленной на пользователя, без использования дополнительного оборудования. Для решения этой задачи предложено комбинирование сверточной нейронной сети, извлекающей высокоуровневые признаки изображений, с нейронной сетью долгой краткосрочной памяти, учитывающей временнýю динамику глазодвигательной активности. Для обучения модели была собрана представительная база данных видеопоследовательностей с эталонной информацией о направлении взгляда. Эксперименты подтвердили, что учет временной информации увеличивает точность регистрации направления взгляда.

Ключевые слова: айтрекинг, искусственные нейронные сети, анализ видеопотока.

Коды OCIS: 150.0150

 

Литература

1.         Sewell W., Komogortsev O. Real-time eye gaze tracking with an unmodified commodity webcam employing a neural network // ACM. 2010. P. 3739–3744.

2.         Demjén E., Abosi V., and Tomori Z. Eye tracking using artificial neural networks for human computer interaction // Physiological Research. 2011. V. 60. № 5. P. 841.

3.         Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton E.G. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // Advances in Neural Information Proc. Systems. 2012. V. 2. P. 1097–1105.

4.        George A., Routray A. Real-time eye gaze direction classification using convolutional neural network // SPCOM. 2016. P. 1–5.

5.         Krafka K., Khosla A., Kellnhofer P., Kannan H., Bhandarkar S., Matusik W., Torralba A. Eye tracking for everyone // Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. P. 2176–2184.

6.        Hochreiter S., Schmidhuber J. Long short-term memory // Neural Computation. 1997. V. 9. № 8. P. 1735–1780.

 

 

Полный текст