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TrackEye
TrackEye समीक्षा
- प्रौद्योगिकी का नाम: TrackEye
- संपर्क: http://www.codeproject.com/Articles/26897/TrackEye-Real-Time-Tracking-Of-Human-Eyes-Using-a
- कीमत: नि: शुल्क
- लोकप्रियता: प्रतियोगिता में विजेता विजेता "सर्वश्रेष्ठ सी ++ / जून 2008 का एमएफसी लेख"।
- न्यूनतम शारीरिक आवश्यकताएं: रोगी को अपनी आंखों को स्वतंत्र रूप से स्थानांतरित करने में सक्षम होना चाहिए।
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।
परियोजना का उद्देश्य निम्नलिखित क्षमताओं के साथ एक वास्तविक समय पर नज़र रखने वाले को लागू करना है:
- RealTime चेहरा पैमाने और रोटेशन के साथ ट्रैकिंग
- व्यक्तिगत रूप से नेत्र क्षेत्रों पर नज़र रखना
- नज़र रखने की सुविधाएँ
- आँख टकटकी दिशा खोज
- आँख आंदोलनों का उपयोग कर रिमोट कंट्रोल
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।
- इनपुट स्रोत: वीडियो
- Select file पर क्लिक करें और select करें .. \ Avis \ Sample.avi
- चेहरा पहचान एल्गोरिथ्म: Haar चेहरा पहचान एल्गोरिथ्म
- चेक "ट्रैक भी आंखें" चेकबॉक्स
- नेत्र जांच एल्गोरिथ्म: अनुकूली पीसीए
- अनियंत्रित "भिन्न जाँच"
- डेटाबेस छवियों की संख्या: 8
- आइजेनियस की संख्या: 5
- आंखों की रोशनी से अधिकतम स्वीकार्य दूरी: 1200
- चेहरे की चौड़ाई / आंखों का टेम्पलेट चौड़ाई अनुपात: 0.3
- पीसीए के दौरान उपयोग करने के लिए कलरस्पेस टाइप करें: CV_RGB2GRAY
- पुतली जांच के लिए 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:
- "थ्रेसहोल्ड वैल्यू" के रूप में "120" दर्ज करें
- "सेटिंग सहेजें" पर क्लिक करें और फिर "बंद करें" पर क्लिक करें
- साँप के लिए सेटिंग्स
"सक्रिय सांपों का उपयोग करके आंखों की सीमा को इंगित करें" की जाँच करें। "साँप के लिए सेटिंग्स" बटन पर क्लिक करें:
- उपयोग करने के लिए ColorSpace का चयन करें: CV_RGB2GRAY
- सरल थ्रेसहोल्ड का चयन करें और "थ्रेशोल्ड मान" के रूप में 100 दर्ज करें
- "सेटिंग सहेजें" पर क्लिक करें और फिर "बंद करें" पर क्लिक करें
- पृष्ठभूमि
- अब तक आंख का पता लगाने पर बहुत काम हुआ है और परियोजना से पहले, कार्यान्वित विधि को निर्धारित करने के लिए पिछले तरीकों का सावधानीपूर्वक अध्ययन किया गया था। हम नीचे सूचीबद्ध दो मुख्य श्रेणियों में आंख से संबंधित अध्ययनों को वर्गीकृत कर सकते हैं।
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:
- फेस डिटेक्शन: स्केल इनवेरिएंट फेस डिटेक्शन करता है
- आँख का पता लगाना: इस चरण के परिणामस्वरूप दोनों आँखों का पता लगाया जाता है
- नेत्र सुविधा निष्कर्षण: इस चरण के अंत में आँखों की विशेषताएं निकाली जाती हैं
- चेहरा पहचानना
परियोजना में दो अलग-अलग तरीके लागू किए गए थे। वो हैं:
- लगातार अनुकूली साधन-शिफ्ट एल्गोरिथ्म
- Haar फेस डिटेक्शन विधि
- लगातार अनुकूली मतलब-शिफ्ट एल्गोरिथ्म
- एडेप्टिव मीन शिफ्ट एल्गोरिथ्म का उपयोग मानव चेहरों को ट्रैक करने के लिए किया जाता है और यह घनत्व शिफ्टर्स पर चढ़ने के लिए मजबूत गैर-पैरामीट्रिक तकनीक पर आधारित होता है, जो औसत शिफ्ट एल्गोरिथ्म नामक संभावना वितरण के मोड (शिखर) को खोजने के लिए होता है। जैसा कि चेहरों को वीडियो अनुक्रमों में ट्रैक किया जाता है, मतलब बदलाव एल्गोरिथ्म को गतिशील रूप से बदलते रंग संभाव्यता वितरण की समस्या से निपटने के लिए संशोधित किया जाता है। एल्गोरिथ्म का ब्लॉक आरेख नीचे दिया गया है:
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।