Модель машинного обучения для оценки концентрации внимания: подходы и перспектив

Привет мир сегодня я бы хотел расказать о своем проекте для определоение вашей концентраци и улушение его с помошю LLM модели.

Для начло мы должны понять что такое концентрация и как она влияет еа нашу жизнь.

Концентрация: что это и как она влияет на нашу жизнь

Для начала мы должны понять, что такое концентрация и как она влияет на нашу жизнь.

Что такое концентрация? Концентрация — это способность направлять и удерживать внимание на определённом объекте, задаче или деятельности, исключая отвлекающие факторы. Она позволяет эффективно обрабатывать информацию, принимать решения и выполнять сложные задачи. Концентрация может быть как кратковременной (например, при решении головоломки), так и длительной (например, при подготовке к экзамену). Способность к концентрации зависит от многих факторов, включая уровень мотивации, усталость, эмоциональное состояние и окружающую среду.

Говоря простыми словами, концентрация — это внимательность и сосредоточенность на каком-то объекте или деле. Теперь, когда мы разобрались с понятием концентрации, давайте выясним, что такое её потеря.

Потеря концентрации Потеря концентрации — это состояние, при котором человеку становится трудно удерживать внимание на определённой задаче, объекте или процессе в течение продолжительного времени. Это может выражаться в частых отвлечениях, рассеянности, забывчивости, неспособности сосредоточиться на деталях, снижении продуктивности и замедлении мыслительных процессов. В результате человеку сложнее выполнять даже привычные или рутинные задачи, требующие умственного напряжения.

Причины потери концентрации

Признаки потери концентрации

Как восстановить концентрацию?

Существует множество способов улучшить концентрацию. Вот некоторые из них:

Концентрация — важный навык, который можно и нужно развивать. Улучшая её, мы повышаем свою продуктивность, улучшаем память и общее качество жизни

Думаю, с теорией покончено, давайте перейдём к практике. Сначала я определил лицо с помощью модели для отслеживания лиц Face Mesh. Сначала она обнаруживает лицо, а затем наносит на него ключевые точки и определяет их координаты. Вы можете увидеть это на примере ниже.

Как вы видите в верхнем левом углу, есть надпись Blinks ("Моргание"), которая показывает, сколько раз человек моргнул. У вас может возникнуть вопрос: как мы отслеживаем моргание?

Для этого мы используем ключевые точки глаз и вычисляем соотношение сторон глаз. Вот наглядная формула:

Переменные Pn представляют собой ключевые точки глаз, необходимые для определения моргания. С их помощью мы отслеживаем положение век и вычисляем соотношение сторон глаз, чтобы определить момент, когда человек моргает. Вы можете увидеть эти точки на изображении ниже.

Чтобы определить ваш уровень концентрации, нам потребуется датасет для обучения модели. Кстати, о самой модели мы поговорим чуть позже. Давайте сначала разберемся с нашим датасетом.

Датасет и его состав

Для его создания нам нужен Blink_Interval (интервал моргания) — это время (в секундах) между двумя последовательными морганиями. В нашем коде этот параметр используется как единственный признак (фича) для предсказания уровня концентрации.

Данные делятся на две категории:

Модель RandomForestClassifier обучается на этих данных, чтобы научиться предсказывать уровень концентрации на основе интервала моргания.

О модели RandomForestClassifier

Теперь давайте подробнее поговорим о модели RandomForestClassifier (Случайный лес для классификации).

Эта модель отвечает за анализ интервала моргания (Blink_Interval) и предсказание уровня концентрации человека — высокий или низкий.

В целом, случайный лес — это мощный алгоритм машинного обучения, который используется для классификации данных. Он состоит из множества деревьев решений, которые работают вместе для более точного предсказания.

Таким образом, наша модель обучается на данных и помогает определить, насколько человек сосредоточен, основываясь на частоте его морганий.

Можно также подключить LLM-модель LLAMA 3, чтобы она давала советы по улучшению или поддержанию вашей концентрации. Вот один из примеров её ответа:

Если у вас концентрация на уровне 45%

Это означает, что ваша сосредоточенность и продуктивность снижены. Не переживайте, я помогу вам! Вот план, который поможет сбалансировать работу и отдых, чтобы вернуть концентрацию в норму.

Шаг 1: Признание ситуации

Не переживайте, такое случается с каждым. Важно осознать, что снижение концентрации — это временное явление. Главное — предпринять шаги для её восстановления.

Шаг 2: Забота о себе

Позвольте себе немного отдохнуть и перезагрузиться. Вашему организму нужен перерыв от стресса и умственного напряжения. Вот несколько способов расслабиться:

Шаг 3: Движение маленькими шагами

Когда сложно сосредоточиться, не стоит пытаться выполнить огромную задачу сразу. Разбейте работу на небольшие части:

Шаг 4: Баланс работы и отдыха

Создайте расписание, в котором будут чётко выделены время для работы и время для отдыха:

Шаг 5: Анализ и коррекция

Периодически оценивайте свою продуктивность и вносите корректировки в план:

Главное — будьте добры к себе!

Восстановление концентрации требует времени, терпения и заботы о своём состоянии. Не будьте слишком строги к себе, и постепенно ваша продуктивность вернётся.

🚀 Спокойствие, концентрация — и вы снова в строю! 🚀

Код можно посмотреть в моём репозитории на GitHub: GitHub - Lipstickbot.

Итог и перспективы технологии ИТТГ

Итог

Интеллектуальная Технология Трекинга Глаз (ИТТГ) использует машинное обучение для анализа моргания и определения уровня концентрации пользователя. Применение алгоритма RandomForestClassifier позволяет эффективно предсказывать уровень внимания, что делает систему полезной для различных сфер, таких как образование, медицина и производительность труда.

Перспективы

Развитие ИТТГ в сочетании с LLM-моделями, такими как LLAMA 3, позволит не только анализировать концентрацию, но и давать персонализированные рекомендации для повышения продуктивности и баланса между работой и отдыхом.