تحذير: هذه الصفحة هي ترجمة آلية (آلية) ، في حالة وجود أي شكوك ، يرجى الرجوع إلى المستند الأصلي باللغة الإنجليزية. نعتذر عن أي إزعاج قد يسببه هذا الأمر.

TrackEye

TrackEye مراجعة

وصف مفصل:

العيون هي أهم ملامح الوجه الإنساني. إن الاستخدام الفعال لحركات العين كتقنية اتصال في واجهات المستخدم إلى الكمبيوتر يمكن أن يجد مكانًا في مجالات التطبيق المختلفة.

تتبع العين والمعلومات المقدمة من ميزات العين لديها القدرة على أن تصبح وسيلة مثيرة للاهتمام للتواصل مع الكمبيوتر في نظام التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI). لذلك مع هذا الدافع ، فإن تصميم برنامج تتبع ميزات العين في الوقت الحقيقي هو الهدف من هذا المشروع.

TrackEye

الغرض من المشروع هو تطبيق متتبع لميزة العين في الوقت الحقيقي مع الإمكانيات التالية:

تعليمات لتشغيل وإعادة بناء TrackEye

استخراج ملف TrackEye_Executable.zip. قبل تشغيل TrackEye_636.exe ، انسخ الملفين SampleHUE.jpg و SampleEye.jpg إلى المجلد C: \. يتم استخدام هذين الملفين لخوارزميات CAMSHIFT و Template-Matching.

لا توجد خطوات أخرى يتبعها المستخدم لتشغيل البرنامج. لا توجد تبعيات DLL حيث تم إنشاء البرنامج مع تضمين DLL بشكل ثابت.

الإعدادات الواجب القيام بها لتتبع جيد

إعدادات للكشف عن الوجه والعين

Under TrackEye Menu --> إعدادات تعقب.

تحقق من "تتبع العيون بالتفاصيل" ثم تحقق من "كشف تلاميذ العين أيضًا". انقر على زر "ضبط المعلمات":

تحقق "تشير إلى حدود العين باستخدام الثعابين النشطة". انقر على زر "إعدادات الأفعى":

النهج القائمة على المعدات الخاصة

يستخدم هذا النوع من الدراسات المعدات اللازمة التي تعطي إشارة من نوع ما تتناسب مع موضع العين في المدار. الطرق المختلفة المستخدمة حاليًا هي Electrooculography، Infra-Red Oculography، Scleral search coils. هذه الطرق هي تماما خارج مشروعنا.

النهج القائمة على الصورة

تقوم الأساليب المعتمدة على الصور على اكتشاف العين على الصور. تحاول معظم الأساليب المعتمدة على الصورة اكتشاف العيون باستخدام ميزات العيون. الأساليب المستخدمة حتى الآن هي الأساليب القائمة على المعرفة ، والأساليب القائمة على الميزات (اللون ، التدرج) ، مطابقة النماذج البسيطة ، طرق المظهر. هناك طريقة أخرى مثيرة للاهتمام تتمثل في "مطابقة تشوه القوالب" التي تستند إلى مطابقة قالب عين هندسي على صورة العين عن طريق تقليل طاقة النموذج الهندسي.

تنفيذ TrackEye

المشروع المنفذ على ثلاثة مكونات:

تم تنفيذ طريقتين مختلفتين في المشروع. هم انهم:

TrackEye

طريقة اكتشاف هار-الوجه

تعتمد خوارزمية اكتشاف الوجه الثانية على مصنف يعمل بميزات Haar-like (وهي سلسلة من المصنفات المعززة التي تعمل بميزات تشبه Haar). بادئ ذي بدء ، يتم تدريبه مع بضع مئات من المشاهدات على الوجه. بعد تدريب المصنف ، يمكن تطبيقه على منطقة ذات أهمية في صورة إدخال. يخرج المصنف "1" إذا كان من المحتمل أن تظهر المنطقة وجهها و "0" على خلاف ذلك. للبحث عن الكائن في الصورة بأكملها ، يمكن للمرء تحريك نافذة البحث عبر الصورة والتحقق من كل موقع باستخدام المصنف. تم تصميم المصنف بحيث يمكن "تغيير حجمه" بسهولة حتى يتمكن من العثور على الأشياء المثيرة للاهتمام بأحجام مختلفة ، وهو أكثر كفاءة من تغيير حجم الصورة نفسها.