Determinarea intoxicatiei cu ajutorul analizei oculare cu masini de invatare

Cercetatorii din Germania si Chile au dezvoltat un cadru de masini de invatare capabil sa evalueze daca o persoana este intoxicata, pe baza de imagini cu infrarosu apropiat ale ochilor sai.

Cercetarea cercetarea are ca scop dezvoltarea de sisteme “aptitudine pentru serviciu” in timp real capabile sa evalueze pregatirea unei persoane pentru a efectua sarcini critice, cum ar fi conducerea sau operarea masinilor, si foloseste un detector de obiecte nou si instruit de la zero care poate individualiza componentele ochilor unei persoane dintr-o singura imagine si sa le evalueze impotriva unei baze de date care include imagini cu ochi intoxicati si neintoxicati.

You Only Look Once (YOLO) individualizeaza ochii subiectului, dupa care cadrul separa instantele si efectueaza segmentarea pentru a descompune imaginea ochiului in parti constitutive. Sursa: https://arxiv.org/pdf/2106.15828.pdf

Inițial, sistemul captureaza si individualizeaza o imagine a fiecarui ochi cu ajutorul cadrului de detectare a obiectelor You-Only-Look-Once (YOLO). După aceea, două rețele optimizează sunt utilizate pentru a descompune imaginile ochilor în regiuni semantice – rețeaua de atenție Criss Cross (CCNet) lansată în 2020 de Universitatea de Știință și Tehnologie Huazhong, și algoritmul de segmentare DenseNet10, dezvoltat de mai mulți cercetători ai noului articol la Chile.

Segmentarea obtinuta din imagini cu ochi in infrarosu apropiat. Sursa: https://www.researchgate.net/publication/346903035_Towards_an_Efficient_Segmentation_Algorithm_for_Near-Infrared_Eyes_Images#pf6

Cele două algoritmi utilizează doar 122.514 și 210.732 de parametri, respectiv – o cheltuială modestă, în comparație cu unele dintre cele mai mari seturi de caracteristici din modelele similare, și mergând împotriva tendinței generale de a crește volumul de date în cadrele de masini de invatare.

Baza de date a persoanelor intoxicati

Pentru a informa cadrul de masini de invatare, cercetatorii au dezvoltat o baza de date originala care prezinta 266 de subiecti intoxicati si 765 de subiecti sobri.

Exemple din baza de date obtinuta a subiectilor intoxicati si neintoxicati.

Subiectii au fost obligati sa stea in fata a doua camere Iritech, seria Gemini/Venus, sa se uite la dispozitiv si sa fie inregistrati trezi. După aceea, au consumat 200 ml de alcool si au fost recapturati la intervale de 15 minute, pe masura ce nivelul de alcool din sange crestea, pana la sesiunea finala la 60 de minute de la consumul de alcool.

Acest lucru a produs 21.309 imagini, care au fost apoi annotate folosind biblioteca Python imgaug.

Pregatirea datelor pentru lumea reala

Nu a fost un flux de lucru foarte automatizat, în ciuda instrumentelor avansate utilizate – etichetarea manuala a imaginilor ochilor a fost descrisa de cercetatori ca “un proces foarte solicitant și consumator de timp”, și a durat mai mult de un an.

Datele au fost augmentate agresiv cu o serie de metode proiectate pentru a degrada și a pune la încercare sistemul, replicând condiții posibile din lumea reală, inclusiv fulgi de nea, zgomot Poisson (pentru a simula degradarea senzorului de lumina slaba), blur, stropi și efecte de ploaie. Pe langa aceasta, utilizarea capturii in infrarosu apropiat elimina nevoia de conditii de iluminare ideale, care nu pot fi garantate în deploiari economice și practice.

Acest lucru a dus în cele din urmă la un nivel de acuratete de 98,60% pentru captura și segmentarea ochilor.

Segmentarea irisului cu metoda celor mai mici patrate.

Testarea

Cadrul de segmentare a fost testat cu cinci platforme: Osiris, DeepVOG, DenseNet10 (vezi mai sus), CCNet (vezi mai sus) și Grand-Mean. In toate cazurile, analiza a demonstrat rezultate cu succes pentru corelarea dilatarii pupilei cu nivelul de ebrietate, deși o abordare hibridă care utilizează DenseNet și CCNet s-a dovedit a fi cea mai eficientă.

Cercetatorii anticipeaza ca munca lor poate fi în cele din urmă incorporata într-un senzor standard NIR pentru iris, și noteaza ca efortul herculean de a produce baza de date contribuitoare a ochilor intoxicati este un beneficiu probabil pentru acest sector de cercetare biometrica.

Testarea intoxicatiei consumatorilor si industriale prin evaluarea ochilor

Cercetarea noua se bazeaza pe unele lucrari anterioare notabile, inclusiv un articol seminal din 2015 al cercetatorilor din Brazilia și SUA, care a propus o metoda sistematica și rationalizata de evaluare a intoxicatiei din raspunsul pupilar. Cercetatorii pentru acest articol au observat ca alcoolul reduce eficienta creierului și impiedica vederea de noapte cu un factor de 25%, și timpul de reactie cu 30%, cu niveluri de severitate variabile în functie de nivelul de toleranta al individului.

Sursa: https://pixellab.group/publication/2015/pinheiro2015/pinheiro2015.pdf

Problema principala pentru difuzarea acestor tehnologii este portabilitatea. Încă din 2003, compania de cercetare britanica Hampton Knight a oferit un sistem de evaluare a intoxicatiei prin analiza ochilor – deși costa 10.000 de lire sterline la acea vreme.

O studie preliminara din 2012 a explorat posibilitatea de a utiliza tehnici sistemice de inteligență artificială pentru a deriva un scor de intoxicatie din imagini oculare, deși cu mai puțin succes decât cercetarea curenta. Acea studie a contribuit, de asemenea, la un set de date valoros (IITD Iris Under Alcohol Influence) la corpul de lucrari din acest domeniu.

Însă, inovatii recente în calculul pe margine și resursele de masini de invatare mobile optimizează deschid domeniul pentru aplicatii mult mai mobile ale verificarii prealabile a intoxicatiei, inclusiv senzori in masina care ar putea adauga verificarea irisului la metodele actuale care sunt de interes pentru cadrul DADSS (Sistemul de detectare a alcoolului la volan pentru siguranță) în curs de dezvoltare în SUA – care pana în prezent s-a bazat pe senzori de alcool în piele și evaluarea aerului din vehicul pentru vapori de alcool.

Un raport din 2020 a estimat ca adoptarea tehnologiilor de acest tip ar putea salva 11.000 de vieti pe an doar în SUA.