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TrackEye

TrackEye Bewertung

Detaillierte Beschreibung:

Augen sind die wichtigsten Merkmale des menschlichen Gesichts. So kann eine effektive Nutzung von Augenbewegungen als Kommunikationstechnik in Benutzer-zu-Computer-Schnittstellen in verschiedenen Anwendungsbereichen Anwendung finden.

Eye Tracking und die von den Augenmerkmalen bereitgestellten Informationen können zu einer interessanten Art der Kommunikation mit einem Computer in einem Mensch-Computer-Interaktionssystem (HCI) werden. Aus dieser Motivation heraus ist es das Ziel dieses Projekts, eine Software zur Verfolgung von Augenmerkmalen in Echtzeit zu entwickeln.

TrackEye

Ziel des Projekts ist die Implementierung eines Echtzeit-Eye-Feature-Trackers mit folgenden Funktionen:

Anweisungen zum Ausführen und Neuerstellen von TrackEye

Extrahieren Sie die Datei TrackEye_Executable.zip. Kopieren Sie vor dem Ausführen von TrackEye_636.exe die beiden Dateien SampleHUE.jpg und SampleEye.jpg in den Ordner C: \. Diese beiden Dateien werden für CAMSHIFT- und Template-Matching-Algorithmen verwendet.

Der Benutzer muss keine weiteren Schritte ausführen, um die Software auszuführen. Es gibt keine DLL-Abhängigkeiten, da die Software mit statisch enthaltenen DLLs erstellt wurde.

Einstellungen, die vorgenommen werden müssen, um ein gutes Tracking durchzuführen

Einstellungen für die Gesichts- und Augenerkennung

Under TrackEye Menu --> Tracker-Einstellungen.

Aktivieren Sie "Augen in Details verfolgen" und dann "Augenpupillen erkennen". Klicken Sie auf die Schaltfläche „Adjust Parameters“ (Parameter anpassen):

Aktivieren Sie "Augengrenze mit aktiven Schlangen anzeigen". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Einstellungen für die Schlange":

Spezielle ausrüstungsbasierte Ansätze

Diese Art von Studien verwenden die notwendige Ausrüstung, die ein Signal erzeugt, das proportional zur Position des Auges in der Umlaufbahn ist. Verschiedene derzeit verwendete Methoden sind die Elektrookulographie, die Infrarotokulographie und die Sklerasuchspulen. Diese Methoden sind komplett aus unserem Projekt.

Bildbasierte Ansätze

Bildbasierte Ansätze führen Augenerkennungen an den Bildern durch. Die meisten bildbasierten Methoden versuchen, die Augen anhand der Augenmerkmale zu erkennen. Bisher verwendete Methoden sind wissensbasierte Methoden, merkmalsbasierte Methoden (Farbe, Verlauf), einfache Vorlagenanpassung und Darstellungsmethoden. Eine weitere interessante Methode ist das „Deformable Template Matching“, bei dem eine geometrische Augenschablone auf ein Augenbild abgestimmt wird, indem die Energie des geometrischen Modells minimiert wird.

Implementierung von TrackEye

Das umgesetzte Projekt besteht aus drei Komponenten:

Im Projekt wurden zwei verschiedene Methoden implementiert. Sie sind:

TrackEye

Haar-Gesichtserkennungsmethode

Der zweite Gesichtserkennungsalgorithmus basiert auf einem Klassifikator, der mit Haar-ähnlichen Merkmalen arbeitet (nämlich einer Kaskade von verstärkten Klassifikatoren, die mit Haar-ähnlichen Merkmalen arbeiten). Zunächst wird es mit einigen Hundert Beispielansichten eines Gesichts trainiert. Nachdem ein Klassifikator trainiert wurde, kann er auf einen interessierenden Bereich in einem Eingabebild angewendet werden. Der Klassifikator gibt eine "1" aus, wenn die Region wahrscheinlich ein Gesicht zeigt, und ansonsten eine "0". Um im gesamten Bild nach dem Objekt zu suchen, können Sie das Suchfenster über das Bild bewegen und mit dem Klassifikator jeden Ort überprüfen. Der Klassifikator ist so konzipiert, dass seine Größe leicht geändert werden kann, um die interessierenden Objekte in verschiedenen Größen zu finden. Dies ist effizienter als die Größe des Bildes selbst zu ändern.