وأعلن الدكتور محمد علي أخائي، الأستاذ المشارك في كلية الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات بجامعة طهران، في هذا الصدد: لا يقتصر هذا النظام على التنبؤ بدقة بأجزاء الصورة أو الفيديو التي ستلفت انتباه المتلقين فحسب، بل إنه يقدم رؤى قيمة حول الأسباب التي تجعل هذه المناطق أكثر جاذبية.
وأوضح أن فوائد هذا النظام تتجاوز التخصيص، قائلاً: يعمل هذا النظام، والذي يسمى بنظام “نكاه هوشمند/ النظرة الذكية”، على تقوية الشعور بالارتباط والانتماء من خلال خلق تفاعلات هادفة بين المحتوى والعلامة التجارية والعملاء. وعندما يشعر العملاء بالفهم والتقدير، فمن المرجح أن يتفاعلوا مع العلامات التجارية على مستوى أعمق، مما يؤدي إلى زيادة الثقة والعلاقات طويلة الأمد.
وأضاف عضو كلية الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات بجامعة طهران: من خلال فهم عناصر المحتوى التي تلفت انتباه الجمهور بشكل أكبر، يمكن لهذا النظام تصميم واجهات أكثر تنوعاً وسهولة في الاستخدام للأشخاص أصحاب الاحتياجات والتفضيلات مما يؤدي إلى التركيز حتى على أدق التفاصيل. على سبيل المثال، يمكن لهذا النظام تخمين اللحظة المناسبة لعرض الموقع الالكتروني أثناء عرض الإعلان، والخصائص المهمة مثل اللون والخط والحجم، بحيث يتم لفت انتباه الجمهور إلى الاعلان.
*استخدام مفهوم “الخرائط المجسمة” في نظام “نكاه هوشمند / النظرة الذكية”
تابع الدكتور أخائي: “في هذا النظام يتم استخدام مفهوم “الخرائط المجسمة”. ببساطة، إنها عملية معقدة تقوم بتحليل الصور ومقاطع الفيديو لتحديد العناصر المرئية الأكثر بروزاً، العناصر التي تلفت أكبر قدر من انتباه الجمهور عندما يشاهدون الفيديو أو الإعلان.
وأعلن الأستاذ المشارك في المعاهد التقنية بجامعة طهران: إن الخوارزميات المطورة في هذا النظام، تحدد مجالات الصور الإعلانية أو مقاطع الفيديو التي تلفت الانتباه بأكبر قدر ممكن من خلال تقليد الطريقة التي يحدد بها الدماغ البشري أولويات المعلومات.
وأشار: من أجل تحقيق تقنية المظهر الذكي، كانت لدينا رحلة طموحة لجمع البيانات وبناء خوارزمية ذكية.
بدأت الرحلة بجمع البيانات من أكثر من 200 شخص، تم تجهيز كل منهم بأجهزة متخصصة لتتبع حركة العين وسجلت هذه الأجهزة بدقة أنماط نظر الأشخاص أثناء تفاعلهم مع الصور ومقاطع الفيديو المختلفة، والتقطت الاختلافات الدقيقة في السلوك البصري البشري بتفاصيل لا مثيل لها.ومع وجود مجموعة البيانات الضخمة هذه في متناول اليد، تمكنا من الانتقال إلى القدرة الذكية.
وتابع الدكتور أخائي: في هذا النظام، قمنا بتدريب نظامنا على تقليد العمليات المعقدة للدماغ البشري في الإدراك البصري باستخدام خوارزميات وتقنيات متقدمة. ومن خلال عدد لا يحصى من التكرارات والتحسينات، تعلم نموذجنا التعرف على الميزات البارزة (الأجزاء التي تلفت الانتباه بأكبر قدر ممكن) في الصور ومقاطع الفيديو.
