Взгляд за горизонт: прогнозирование зоны видимости в 3D

Автор: Денис Аветисян

Новая работа представляет подход к предсказанию, куда человек посмотрит в окружающем пространстве, используя историю его взгляда и трехмерное представление сцены.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Исследование направлено на предсказание будущего направления взгляда человека в трехмерном окружении, посредством проецирования истории его взгляда в двумерном пространстве в трехмерные области и прогнозирования будущих областей визуального внимания на основе предыдущих наблюдений.

Предложен фреймворк для прогнозирования 3D-зоны видимости человека, использующий историю 2D-взгляда и новый эталонный набор данных для этой задачи.

Несмотря на значительный прогресс в области понимания визуальной информации от первого лица, прогнозирование направления взгляда человека в трехмерном пространстве остается сложной задачей. В работе «Gaze Beyond the Frame: Forecasting Egocentric 3D Visual Span» представлена новая методика, позволяющая предсказывать, куда именно человек будет смотреть в окружающей среде, переходя от двумерного анализа изображения к трехмерному пониманию сцены. Предложенный подход EgoSpanLift преобразует данные SLAM в геометрические представления, совместимые с направлением взгляда, и использует объемные регионы для прогнозирования будущего визуального охвата. Открывает ли это новые возможности для разработки более интуитивных систем дополненной и виртуальной реальности, а также интеллектуальных ассистивных технологий?

За пределами двухмерного пространства: Необходимость трёхмерного визуального понимания

Традиционное предсказание направления взгляда, как правило, сосредоточено на двумерных экранах, что существенно ограничивает его применимость в реальном мире. Данный подход игнорирует сложность взаимодействия человека с трехмерным пространством и многообразием его действий в нём. В то время как человек постоянно перемещается, взаимодействует с объектами и адаптируется к меняющимся условиям, существующие алгоритмы часто предполагают статичную сцену и фиксированную точку обзора. Это создает значительные трудности при разработке систем, предназначенных для работы в динамичных, трехмерных средах, таких как робототехника, вспомогательные технологии для людей с ограниченными возможностями и системы дополненной реальности, где точное понимание направления взгляда в трехмерном пространстве является критически важным.

Точное предсказание направления взгляда человека требует понимания его взаимодействия с окружающим трехмерным пространством. Это особенно важно для развития передовых вспомогательных технологий, например, систем управления протезами или интерфейсов для людей с ограниченными возможностями, где необходимо предугадывать намерения пользователя по направлению его взгляда. В робототехнике, способность прогнозировать, куда посмотрит человек, позволяет создавать более безопасные и эффективные системы взаимодействия, например, роботов-помощников, способных предугадывать потребности и действия человека в реальном времени. Таким образом, анализ взгляда в контексте трехмерного пространства открывает новые возможности для создания более интуитивных и полезных технологий, улучшающих качество жизни и расширяющих возможности взаимодействия человека с окружающим миром.

Существующие методы предсказания взгляда, такие как CSTS (Context-aware Spatio-Temporal Synthesis) и GLC (Gaze Learning from Context), демонстрируют ограниченную способность к обобщению в сложных трехмерных сценариях. Исследования показывают, что при переходе от контролируемых лабораторных условий к реальным, насыщенным деталями окружениям, точность предсказания значительно снижается. Это связано с тем, что данные методы часто полагаются на упрощенные модели взаимодействия человека с пространством и не учитывают сложные факторы, влияющие на направление взгляда, такие как объемные объекты, взаимное расположение предметов и динамические изменения в окружающей среде. Выявленный пробел в возможностях существующих подходов подчеркивает необходимость разработки новых алгоритмов, способных эффективно обрабатывать трехмерную информацию и адаптироваться к разнообразным и непредсказуемым условиям реального мира, что критически важно для развития вспомогательных технологий и робототехники.

EgoSpanLift использует 3D-ключевые точки из эгоцентричных наблюдений, например, SLAM, для фильтрации наблюдаемых точек и вычисления волюметрических областей в 3D-сценах, используя многоуровневый охват человеческого зрения.

Прогнозирование трёхмерных визуальных областей: Новый подход

Предлагаемая система EgoSpanLift выполняет преобразование двумерных областей визуального внимания в структурированные трехмерные волюметрические области. Этот процесс позволяет осуществлять предсказание направления взгляда не в плоскости изображения, а непосредственно в трехмерном пространстве. Реализация включает в себя определение границ визуального внимания на изображении и последующее проецирование этих границ в трехмерную сцену, формируя тем самым волюметрическое представление области, привлекающей внимание пользователя. Такой подход позволяет учитывать глубину и пространственное расположение объектов, повышая точность и реалистичность предсказаний в сложных средах.

Для извлечения пространственных признаков используется 3D U-Net, архитектура нейронной сети, специализирующаяся на обработке трехмерных данных. U-Net выполняет кодирование и декодирование входного объема данных, выделяя ключевые признаки, характеризующие визуальное внимание в пространстве. Полученные пространственные признаки затем передаются в однонаправленный Transformer, который моделирует временную динамику внимания. Transformer обрабатывает последовательность признаков во времени, учитывая предыдущие состояния внимания для прогнозирования текущего и последующих направлений взгляда. Однонаправленность Transformer обеспечивает причинную связь во временной последовательности, что критически важно для точного прогнозирования поведения внимания.

Предложенный подход к прогнозированию направления взгляда использует сильные стороны как пространственного, так и временного моделирования для повышения точности и устойчивости в сложных окружениях. Пространственное моделирование, реализованное через 3D U-Net, обеспечивает извлечение и анализ пространственных особенностей визуального внимания. Временное моделирование, осуществляемое однонаправленным Transformer, позволяет учитывать динамику внимания во времени. Комбинирование этих двух подходов позволяет системе более эффективно обрабатывать сложные визуальные сцены и предсказывать направление взгляда с большей надежностью, чем при использовании только одного из типов моделирования. Это особенно важно в динамических окружениях, где внимание пользователя может быстро переключаться между различными объектами и областями интереса.

Предложенный фреймворк успешно прошел анализ на тестовом наборе данных FoVS-EgoExo.

Верификация на FoVS-EgoExo и FoVS-Aria

Для обеспечения надежной оценки алгоритмов предсказания 3D-взгляда представлены два новых набора данных: FoVS-EgoExo, содержащий 341.4 тыс. примеров эгоцентричного видео, и FoVS-Aria, включающий 23.2 тыс. примеров. Наборы данных построены на основе Ego-Exo4D и предназначены для проведения строгой оценки и сравнительного анализа различных подходов в области предсказания направления взгляда, предоставляя достаточное количество данных для обучения и тестирования моделей.

Наборы данных FoVS-EgoExo и FoVS-Aria построены на базе Ego-Exo4D и предназначены для проведения строгой оценки алгоритмов 3D-предсказания направления взгляда. Использование Ego-Exo4D в качестве основы обеспечивает совместимость с существующими исследованиями и позволяет использовать уже существующие инструменты для обработки и анализа данных. Эти наборы данных предоставляют обширный и разнообразный набор видеозаписей, что необходимо для оценки обобщающей способности и надежности алгоритмов предсказания направления взгляда в различных условиях и сценариях. Конструкция наборов данных позволяет проводить оценку как в лабораторных условиях, так и в реальных сценариях, что повышает практическую ценность результатов оценки.

При оценке разработанной системы предсказания взгляда в 3D, использовались метрики $3D$ IoU (Intersection over Union), F1-Score и Dice Loss. Результаты показывают, что достигнуто значение $3D$ IoU, превышающее 50%, для фовеальной области на наборе данных FoVS-Aria. На наборе данных FoVS-EgoExo также зафиксировано значительное улучшение показателей по сравнению с базовыми методами, такими как OccFormer, VoxFormer и IAG. Данные метрики подтверждают превосходство предложенного подхода в задачах точного определения направления взгляда.

Представленная схема демонстрирует наш подход, а примеры разнообразных сценариев в собранном наборе данных иллюстрируют его применимость.

Значение и перспективы развития

Точное предсказание направления взгляда в трехмерном пространстве открывает новые возможности для взаимодействия человека и робота. Способность робота определить, на что смотрит человек, позволяет ему не просто реагировать на команды, но и предвидеть намерения пользователя, обеспечивая более интуитивную и естественную помощь. Например, робот, работающий на кухне, может заранее подготовить необходимые ингредиенты, основываясь на взгляде повара, или предложить помощь в перемещении предмета, на который направлен взгляд человека. Такая проактивная поддержка значительно повышает эффективность взаимодействия и создает ощущение сотрудничества, а не просто следования инструкциям, что особенно важно в сложных и динамичных условиях, таких как домашняя обстановка или производственная среда.

Технология точного предсказания направления взгляда открывает значительные возможности для создания усовершенствованных вспомогательных устройств для людей с ограниченными возможностями. Позволяя отслеживать, на что смотрит пользователь, система может обеспечить управление “свободными руками”, значительно упрощая взаимодействие с окружающим миром. Например, человек с параличом может управлять компьютером, протезом или даже инвалидной коляской, просто направляя свой взгляд на нужные элементы интерфейса или команды. Это не только повышает независимость и мобильность, но и существенно улучшает качество жизни, возвращая возможность активного участия в повседневных делах и общественной жизни. В перспективе, подобные системы могут быть интегрированы в “умные” дома и транспорт, обеспечивая полный контроль над окружающей средой исключительно посредством направления взгляда.

Представленная система предсказания направления взгляда демонстрирует впечатляющую скорость работы: задержка вывода составляет всего 71.241 миллисекунду, что соответствует коэффициенту реального времени 0.036. Это обеспечивает возможность практического применения в динамичных средах, где требуется мгновенная реакция. В дальнейшем планируется интеграция данной системы с технологией SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), что позволит создать полностью автономную систему, способную не только отслеживать направление человеческого взгляда, но и понимать его, а также реагировать на визуальное внимание пользователя, открывая новые возможности для взаимодействия человека и робота.

Предложенная система успешно предсказывает разнообразные сценарии, включая такие сложные действия, как закрытие холодильника с последующим поворотом или выбор и захват камней для навигации.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию алгоритмов, способных предсказывать траекторию взгляда человека в трехмерном пространстве. Это требует не просто обработки визуальной информации, но и построения внутренней модели окружающего мира. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть не просто умным, но и понимающим». Подобный подход к прогнозированию визуального охвата, основанный на построении трехмерных волюметрических представлений и мульмодальном восприятии, является шагом к созданию действительно понимающих систем, способных к предвидению и адаптации к окружающей среде. В основе лежит математическая чистота и непротиворечивость алгоритма, что позволяет ему точно предсказывать поведение взгляда.

Куда же смотрит горизонт?

Представленный подход, несомненно, делает шаг вперёд в прогнозировании трёхмерного поля зрения. Однако, следует признать, что кажущаяся «магия» предсказания, даже опирающаяся на объёмное представление сцены, часто скрывает нераскрытый инвариант. Проблема не в сложности алгоритма, а в глубине понимания того, что на самом деле определяет направление взгляда — не только история, но и намерения, контекст и даже — осмелимся предположить — внутренние модели мира. Если предсказание верно лишь на тестовом наборе, то это, скорее, свидетельство ловкости рук, а не истинной элегантности.

Будущие исследования должны быть направлены на преодоление этой ограниченности. Интеграция с системами SLAM, безусловно, важна, но недостаточна. Необходимо выйти за рамки простого отслеживания положения и ориентации в пространстве, и учитывать семантическое понимание сцены — что привлекает внимание, какие объекты важны для человека. Создание более реалистичных и сложных наборов данных, имитирующих реальные сценарии взаимодействия с окружающей средой, также является критически важной задачей.

В конечном счёте, истинный прогресс будет достигнут лишь тогда, когда предсказание взгляда станет не просто технической задачей, а отражением глубокого понимания когнитивных процессов, лежащих в основе человеческого восприятия. И тогда, возможно, алгоритм перестанет казаться магией, а станет доказательством математической чистоты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.18470.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 12:12