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TrackEye

TrackEye Review

Description détaillée:

Les yeux sont les caractéristiques les plus importantes du visage humain. L’utilisation efficace des mouvements oculaires en tant que technique de communication dans les interfaces utilisateur-ordinateur peut donc trouver sa place dans divers domaines d’application.

Le suivi oculaire et les informations fournies par les caractéristiques oculaires peuvent devenir un moyen intéressant de communiquer avec un ordinateur dans un système d'interaction homme-machine (HCI). Donc, avec cette motivation, concevoir un logiciel de suivi des caractéristiques oculaires en temps réel est l’objectif de ce projet.

TrackEye

Le projet a pour objectif de mettre en œuvre un suivi des caractéristiques oculaires en temps réel doté des fonctionnalités suivantes:

Instructions pour exécuter et reconstruire TrackEye

Extrayez le fichier TrackEye_Executable.zip. Avant d'exécuter TrackEye_636.exe, copiez les deux fichiers SampleHUE.jpg et SampleEye.jpg dans le dossier C: \. Ces deux fichiers sont utilisés pour les algorithmes CAMSHIFT et Template-Matching.

Il n’ya pas d’autres étapes à suivre par l’utilisateur pour exécuter le logiciel. Il n'y a pas de dépendances de DLL car le logiciel a été créé avec les DLL incluses de manière statique.

Paramètres à effectuer pour effectuer un bon suivi

Paramètres de détection du visage et des yeux

Under TrackEye Menu --> Paramètres de suivi.

Cochez «Suivre les yeux dans les détails» puis cochez «Détecter également les pupilles oculaires». Cliquez sur le bouton «Ajuster les paramètres»:

Cochez «Indiquer la limite des yeux à l’aide de serpents actifs» Cliquez sur le bouton «Paramètres pour le serpent»:

Approches basées sur des équipements spéciaux

Ces types d’études utilisent l’équipement nécessaire pour donner un signal proportionnel à la position de l’œil sur l’orbite. Les différentes méthodes couramment utilisées sont l'électrooculographie, l'osculographie infrarouge, les bobines de recherche sclérales. Ces méthodes sont complètement hors de notre projet.

Approches basées sur l'image

Les approches basées sur les images détectent les yeux sur les images. La plupart des méthodes basées sur l'image essaient de détecter les yeux en utilisant leurs caractéristiques. Les méthodes utilisées jusqu'à présent sont les méthodes basées sur la connaissance, les méthodes basées sur les fonctionnalités (couleur, dégradé), l'appariement de modèles simple et les méthodes d'apparence. Une autre méthode intéressante est la «correspondance de modèle déformable», qui consiste à faire correspondre un modèle géométrique pour les yeux à une image en minimisant l'énergie du modèle géométrique.

Mise en œuvre de TrackEye

Le projet mis en œuvre comporte trois composantes:

Deux méthodes différentes ont été mises en œuvre dans le projet. Elles sont:

TrackEye

Méthode de détection du visage de Haar

Le second algorithme de détection de visage est basé sur un classifieur utilisant des fonctionnalités de type Haar (à savoir une cascade de classificateurs boostés utilisant des fonctionnalités de type Haar). Tout d’abord, il s’entraîne avec quelques centaines d’échantillons de visages. Une fois formé, le classificateur peut être appliqué à une région d’intérêt dans une image d’entrée. Le classificateur génère un "1" si la région est susceptible de montrer un visage et "0" dans le cas contraire. Pour rechercher l'objet dans l'image entière, il est possible de déplacer la fenêtre de recherche sur l'image et de vérifier chaque emplacement à l'aide du classificateur. Le classificateur est conçu pour pouvoir être facilement "redimensionné" afin de pouvoir trouver les objets d’intérêt de différentes tailles, ce qui est plus efficace que de redimensionner l’image elle-même.