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Multimodal Activity Recognition for Interactive Environments

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Was sehen meine Augen?

Zu verstehen, was die Augen gerade betrachten und was sie machen, kann der Mensch-Maschine-Schnittstellentechnologie zugute kommen und Fortschritte für viele High-Tech-Anwendungen bringen.

Digitale Wirtschaft

Viele neue High-Tech-Systeme und -Dienstleistungen beruhen auf dem Erkennen menschlicher Handlungen und Verhaltensweisen. Da immer mehr Automatisierungen und intelligente Maschinen von der Mensch-Maschine-Interaktion abhängen, ist es wichtig, diese Disziplin weiter zu entwickeln und ihr Potenzial zu vermehren. Ein besonderes Interesse gilt dem Verständnis der Augenbewegungen (also den Fragen, wo man hinguckt, was man betrachtet und wie man es ansieht) und dem Bestreben, intelligenten Maschinen eine entsprechende Reaktion beizubringen. Das EU-finanzierte Projekt MARIE ("Multimodal activity recognition for interactive environments") arbeitete an der Weiterentwicklung der Technologie für das Erkennen menschlicher Augenaktivität. Mithilfe von Augenbewegungsmustern konnten Benutzeraktivitäten und -absichten erfasst und so eine neue Methodik für die Bewertung der Leistungsfähigkeit der Aktivitätserkennung entwickelt werden. Dazu gehörten die Klassifizierung von Augenbewegungen passend zu jeder Tätigkeit und die Zuordnung von Bewegungsabläufen. Die MARIE-Projektpartner entwickelten und bewerteten Algorithmen für die Beurteilung von verschiedenen Augenbewegungen und -signalen, etwa von Augenfixation und Blinzeln, in verschiedenen Kontexten und Situationen. Die verschiedenen Augenbewegungen für das Kopieren von Text, das Lesen einer Zeitung, das Aufschreiben von Notizen, das Betrachten eines Films und das Surfen im Internet konnten erfolgreich unterschieden werden. Die Forscher konnten auch erkennen, wann die Versuchspersonen etwas während der Fortbewegung lasen, zum Beispiel beim Gehen oder beim Fahren eines Fahrzeuges. Die Ergebnisse wurden im Rahmen des Projekts veröffentlicht, unter anderem in einer Datenbank für Augenbewegungen, die von anderen Forschern genutzt werden kann. Auch die Ergebnisse anderer Forscher, die an diesem Thema gearbeitet haben, wurden veröffentlicht. Sie wurden durch verschiedene Medien verbreitet und von der Forschungsgemeinschaft gut aufgenommen, was den Erfolg der augenbasierten Aktivitätserkennung unterstreicht. Darüber hinaus entwickelte MARIE ein umfassendes Bewertungssystem, einschließlich Datenvergleichs und Fehlerbewertung, was zukünftig zu genaueren und nützlicheren Ergebnissen führen soll. Dies trug dazu bei, erhebliche Rückschritte bei der Art und Weise zu mildern, wie Forscher ihre Fortschritte in diesem Bereich gemessen und evaluiert haben. Durch die Zusammenarbeit mit über 30 führenden Forschern auf dem Gebiet konnte mit dem Projekt auch der zukünftige Weg für die Forschung aufgezeigt werden. Die Implikationen dieser Technologie für viele Hochtechnologiebereiche sind enorm, vor allem für Anwendungen in Sicherheit, Medizin und Verkehr, um nur wenige zu nennen.

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