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TrackEye

Revisão TrackEye

Descrição detalhada:

Os olhos são as características mais importantes do rosto humano. Portanto, o uso eficaz dos movimentos oculares como técnica de comunicação nas interfaces usuário-computador pode encontrar lugar em várias áreas de aplicação.

O rastreamento ocular e as informações fornecidas pelos recursos oculares têm o potencial de se tornar uma maneira interessante de se comunicar com um computador em um sistema de interação homem-computador (HCI). Portanto, com essa motivação, projetar um software de rastreamento de recursos oculares em tempo real é o objetivo deste projeto.

TrackEye

O objetivo do projeto é implementar um rastreador de recursos oculares em tempo real com os seguintes recursos:

Instruções para executar e reconstruir o TrackEye

Extraia o arquivo TrackEye_Executable.zip. Antes de executar o TrackEye_636.exe, copie os dois arquivos SampleHUE.jpg e SampleEye.jpg para a pasta C: \. Esses dois arquivos são usados ​​para os algoritmos CAMSHIFT e de correspondência de modelo.

Não há outras etapas a serem seguidas pelo usuário para executar o software. Não há dependências de DLL, pois o software foi criado com as DLLs incluídas estaticamente.

Configurações a serem feitas para executar um bom rastreamento

Configurações para detecção de rosto e olhos

Under TrackEye Menu --> Configurações do rastreador.

Marque “Rastrear os olhos em detalhes” e depois marque “Detectar também pupilas oculares”. Clique no botão "Ajustar parâmetros":

Marque “Indique o contorno dos olhos usando cobras ativas”. Clique no botão "Configurações para cobra":

Abordagens baseadas em equipamentos especiais

Esses tipos de estudos usam o equipamento necessário, que emitirá algum tipo de sinal proporcional à posição do olho na órbita. Vários métodos atualmente em uso são eletrooculografia, oculografia por infravermelho e bobinas esclerais. Esses métodos estão completamente fora do nosso projeto.

Abordagens baseadas em imagem

As abordagens baseadas em imagem realizam detecções oculares nas imagens. A maioria dos métodos baseados em imagens tenta detectar os olhos usando os recursos dos olhos. Os métodos usados ​​até o momento são métodos baseados no conhecimento, métodos baseados em recursos (cores, gradientes), correspondência simples de modelos, métodos de aparência. Outro método interessante é a “correspondência de modelo deformável”, que é baseada na correspondência de um modelo de olho geométrico em uma imagem de olho, minimizando a energia do modelo geométrico.

Implementação do TrackEye

O projeto implementado é composto por três componentes:

Dois métodos diferentes foram implementados no projeto. Eles são:

TrackEye

Método de Detecção de Haar-Face

O segundo algoritmo de detecção de face é baseado em um classificador que trabalha com recursos do tipo Haar (ou seja, uma cascata de classificadores aprimorados que trabalham com recursos do tipo Haar). Primeiro, ele é treinado com algumas centenas de visualizações de amostra de um rosto. Depois que um classificador é treinado, ele pode ser aplicado a uma região de interesse em uma imagem de entrada. O classificador gera um "1" se a região provavelmente mostra a face e "0", caso contrário. Para pesquisar o objeto na imagem inteira, é possível mover a janela de pesquisa pela imagem e verificar todos os locais usando o classificador. O classificador é projetado para que possa ser facilmente "redimensionado" para poder encontrar os objetos de interesse em tamanhos diferentes, o que é mais eficiente do que redimensionar a própria imagem.