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TrackEye

TrackEye समीक्षा

विस्तृत विवरण:

आंखें मानव चेहरे की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं। उपयोगकर्ता-से-कंप्यूटर इंटरफेस में संचार तकनीक के रूप में आंखों के आंदोलनों का प्रभावी उपयोग विभिन्न एप्लिकेशन क्षेत्रों में जगह पा सकता है।

आई ट्रैकिंग और नेत्र सुविधाओं द्वारा दी गई जानकारी में मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन (HCI) सिस्टम में कंप्यूटर के साथ संचार करने का एक दिलचस्प तरीका बनने की क्षमता है। इसलिए इस प्रेरणा के साथ, एक वास्तविक समय की आंख की विशेषता ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर डिजाइन करना इस परियोजना का उद्देश्य है।

TrackEye

परियोजना का उद्देश्य निम्नलिखित क्षमताओं के साथ एक वास्तविक समय पर नज़र रखने वाले को लागू करना है:

TrackEye को चलाने और पुनर्निर्माण करने के निर्देश

TrackEye_Executable.zip फ़ाइल निकालें। TrackEye_636.exe को चलाने से पहले, C: फ़ोल्डर में दो फाइलें नमूनाHUE.jpg और SampleEye.jpg कॉपी करें। ये दो फाइलें CAMSHIFT और टेम्पलेट-मिलान एल्गोरिदम के लिए उपयोग की जाती हैं।

सॉफ़्टवेयर को चलाने के लिए उपयोगकर्ता द्वारा अनुसरण किए जाने वाले कोई अन्य चरण नहीं हैं। डीएलएल निर्भरता नहीं हैं क्योंकि सॉफ्टवेयर को डीएलएल के साथ सांख्यिकीय रूप से शामिल किया गया था।

एक अच्छा ट्रैकिंग करने के लिए किया जा करने के लिए सेटिंग्स

फेस एंड आई डिटेक्शन के लिए सेटिंग्स

Under TrackEye Menu --> ट्रैकर सेटिंग्स।

"विवरण में आंखों को ट्रैक करें" जांचें और फिर "आंखों की पुतलियों का पता लगाएं" की जांच करें। "पैरामीटर समायोजित करें" बटन पर क्लिक करें:

"सक्रिय सांपों का उपयोग करके आंखों की सीमा को इंगित करें" की जाँच करें। "साँप के लिए सेटिंग्स" बटन पर क्लिक करें:

विशेष उपकरण आधारित दृष्टिकोण

इस प्रकार के अध्ययन आवश्यक उपकरण का उपयोग करते हैं जो किसी प्रकार का संकेत देगा जो कक्षा में आंख की स्थिति के आनुपातिक है। उपयोग में आने वाली विभिन्न विधियाँ इलेक्ट्रोकुलोग्राफी, इन्फ्रा-रेड ऑकुलोग्राफी, स्क्लेरल सर्च कॉइल हैं। ये विधियां पूरी तरह से हमारी परियोजना से बाहर हैं।

छवि आधारित दृष्टिकोण

छवि पर आधारित दृष्टिकोण छवियों पर नज़र रखने का काम करते हैं। अधिकांश छवि आधारित विधियां आंखों की विशेषताओं का उपयोग करके आंखों का पता लगाने की कोशिश करती हैं। अब तक उपयोग की जाने वाली विधियाँ ज्ञान-आधारित विधियाँ, सुविधा-आधारित विधियाँ (रंग, ढाल), सरल टेम्पलेट मिलान, उपस्थिति विधियाँ हैं। एक और दिलचस्प तरीका है "विकृत टेम्पलेट मिलान" जो ज्यामितीय मॉडल की ऊर्जा को कम करके एक आंख की छवि पर एक ज्यामितीय आंख टेम्पलेट से मेल खाने पर आधारित है।

TrackEye का कार्यान्वयन

कार्यान्वित परियोजना तीन घटकों पर है:

परियोजना में दो अलग-अलग तरीके लागू किए गए थे। वो हैं:

TrackEye

हर-फेस डिटेक्शन मेथड

दूसरा फेस डिटेक्शन एल्गोरिथ्म Haar- लाइक फीचर्स के साथ काम करने वाले क्लासिफायर पर आधारित है (अर्थात Haar जैसी विशेषताओं के साथ काम करने वाले वर्धित क्लासिफायर का झरना)। सबसे पहले यह एक चेहरे के कुछ सैकड़ों नमूना विचारों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। एक क्लासिफायरियर के प्रशिक्षित होने के बाद, इसे एक इनपुट इमेज में रुचि के क्षेत्र में लागू किया जा सकता है। यदि क्षेत्र चेहरे और "0" अन्यथा दिखाने की संभावना है, तो क्लासिफायरियर "1" का उत्पादन करता है। संपूर्ण छवि में ऑब्जेक्ट की खोज करने के लिए, कोई छवि के पार खोज विंडो को स्थानांतरित कर सकता है और क्लासिफायर का उपयोग करके प्रत्येक स्थान की जांच कर सकता है। क्लासिफायर डिज़ाइन किया गया है ताकि विभिन्न आकारों में रुचि की वस्तुओं को खोजने में सक्षम होने के लिए इसे आसानी से "रिसाइज़" किया जा सके, जो कि छवि को आकार देने की तुलना में अधिक कुशल है।