MARCUS VINÍCIUS HIDEKI WATANABE EYE TRACKING E SUAS APLICAÇÕES



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MARCUS VINÍCIUS HIDEKI WATANABE EYE TRACKING E SUAS APLICAÇÕES

Transcrição:

MARCUS VINÍCIUS HIDEKI WATANABE EYE TRACKING E SUAS APLICAÇÕES LONDRINA PR 2013

MARCUS VINÍCIUS HIDEKI WATANABE EYE TRACKING E SUAS APLICAÇÕES Trabalho de conclusão de curso em Ciência da Computação Departamento de Computação da Universidade Estadual de Londrina, como requisito essencial para a obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação. Orientador: Sylvio Barbon Jr. LONDRINA PR 2013

MARCUS VINÍCIUS HIDEKI WATANABE ENGENHARIA SOCIAL APLICADA AO FACEBOOK Trabalho de conclusão de curso em Ciência da Computação Departamento de Computação da Universidade Estadual de Londrina, como requisito essencial para a obtenção do título de Bacharel em Ciência da Computação. BANCA EXAMINADORA Prof. Sylvio Barbon Jr. Universidade Estadual de Londrina Prof. Componente da Banca Universidade Estadual de Londrina Prof. Componente da Banca Universidade Estadual de Londrina Londrina, de de.

WATANABE, Marcus Vinicius H.. Eye Tracking e Suas Aplicações. 2013. 22. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Universidade Estadual de Londrina, Londrina, 2013. RESUMO O presente trabalho visa o estudo e desenvolvimento de técnicas para o rastreamento da trajetória ocular utilizando as bibliotecas OpenCV. A ferramenta fundamenta-se em analisar o olhar do usuário, e também o seu comportamento, para assim caracterizar o problema. Com o software, pretende-se solucionar ou facilitar problemas ligados a campos diversificados, tais como nas áreas médica, informática e militar. Com a efetuação do projeto, busca-se agregar conhecimento ao acadêmico, e também apresentar uma discussão sobre os resultado obtidos com o projeto, para assim, futuramente contribuir com a sociedade na resolução destes conflitos. Palavras-chave: Eye-Tracking, Rastreamento, Trajetória, Olho, Olhar.

WATANABE, Marcus Vinicius H.. Eye Tracking and his Aplications. 2013. 22. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Universidade Estadual de Londrina, Londrina, 2013. ABSTRACT The present work aims to study and develop techniques for the eye tracking software using OpenCV library. The tool is based on analyzing the user's gaze, also their behavior, so as to characterize the problem. With the software, we intend to solve or ease problems related to diverse fields such as in the medical, computing and military. With the effectuation of the project, we seek to add to the academic knowledge, and also present a discussion of the results obtained with the project, thereby, contribute to society in the future in resolving these conflicts. Key words: Eye-Tracking, Tracking, Gaze, Tracker, Eye.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 Exemplo de funcionamento de um tipo de sistema eye tracker....

SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 2 EYE TRACKING... 2.1 SISTEMA EYE TRACKING... 3 FERRAMENTA... 4 APLICAÇÕES... 5 ESTADO DE ARTE... CONCLUSÃO... REFERÊNCIAS...

1 INTRODUÇÃO Em computação visual, a detecção automática de faces humanas e o rastreamento dos componentes do rosto, tais como nariz, boca e olhos, são uma área ativa de pesquisa, assim como também são fundamentais no desenvolvimento de aplicações inteligentes na interação homem-máquina. Em carros, por exemplo, uma câmera pode ser colocada em um veículo para monitorar os diferentes níveis de atenção do motorista em trânsito. Num ambiente de trabalho, por exemplo, um dispositivo pode ser implementado para identificação/autenticação de usuário, através da leitura de seu globo ocular, para então emitir autorização de certos propósitos. Esses são alguns exemplos de aplicações de rastreamento facial. O olho humano pode fornecer informações consideráveis, como a direção que estamos olhando, estado físico e psicológico e também a nossa identificação. Nesse aspecto, este orgão têm um importante papel nessas aplicações. Outros membros faciais, como boca, orelhas e nariz, podem ser úteis em alguns casos, porém o órgão mais utilizado para estes fins é o olho, por representar a visão e possuir vários métodos para o seu estudo. As primeiras ferramentas para o rastreamento da trajetória ocular tinham o propósito de estudar o comportamento humano, e, por ser um estudo subjetivo e de interesse interdisciplinar, a utilização dessa ferramenta expandiu-se em vários campos de pesquisa.

2 EYE TRACKING O rastreamento da trajetória ocular, ou eye tracking, é o processo de identificar o olho de uma pessoa e rastrear as movimentações de seu globo ocular. A detecção e o rastreamento dos olhos consistem em 3 passos: Localizar a face do usuário. Detectar a região dos olhos (linha visual) e extrair as características do olho Rastrear os componentes do olho numa sequência de imagens. A chave e também o desafio do eye tracking está na dificuldade de um computador identificar os componentes do olho, tais como pupila, íris e pálpebra, assim como diferenciar as diferentes molduras dos componentes e da cor de pele. Alguns outros fatores como por exemplo o nível de iluminação e movimentação da cabeça podem ser ajustados em ambientes controlados, porém, em ambientes reais, estes e outros fatores como sombra e reflexo tendem a piorar a performance do rastreamento. Trabalhos recentes com respeito a detecção do olho [1-5] Recent work on eye detection shows that a common framework of three stages has been followed: Para melhorar o rastreamento da trajetória ocular, vários métodos foram propostos. Por exemplo, Kaufman [6] e Gerhardt [7] em 1993 e 1994 criaram um software eye-tracking e uma metodologia que empregava valores limiares em tons de cinza. Com uma fonte de luz LED, o ponto de visão do usuário era estimado em um computador, baseado na distância vetorial a partir do centro do brilho para o centro do olho de uma imagem digitalizada. Nos experimentos de Xie, em 1994 [8], fez-se o use de escalas em azul e técnicas morfológicas básicas para o pré-processamento de imagens. Kirby e Sirovich [9] utilizaram o método Karhunen Loeve para experimentos na busca dos parâmetros de caracterização do rosto humano. Grattan e Palmer [10] e Grattan et al. [11] desenvolveram um sistema baseado em microcomputador para os portadores de necessidades especiais que funcionava de acordo os diferentes pontos de reflexão do globo ocular. 2.1 Sistema Eye Tracker Um rastreador ocular é um dispositivo que utiliza padrões de projeção e sensores ópticos para coletar dados sobre direção do olhar ou movimentos oculares

com altíssima precisão. A maioria dos rastreadores oculares são baseados no princípio fundamental da reflexão da córnea, conforme a figura 1: Figura 1 :exemplo de funcionamento de um tipo de sistema eye tracker. Os sistemas eye trackers são basicamente divididos em 2 tipos: o primeiro consiste em utilizar uma câmera e algum tipo de dispositivo de imagem, como um monitor ou uma televisão, e então acompanhar a trajetória ocular enquanto o usuário observa alguma dessas fontes de imagem. O segundo modelo consiste num aparelho acoplado à cabeça do usuário, contendo uma camêra que rastreia seus olhos e uma outra câmera que grava o que ele está observando. Para a inicialização de um sistema eye tracker, geralmente é feita uma calibragem, onde é pedido ao usuário para que este olhe em vários pontos de uma determinada tela, para que seus parâmetros individuais sejam ajustados. Este processo pode levar alguns minutos, e é um dos aspectos mais desagradáveis da maioria dos sistemas de rastreamento da trajetória ocular existentes. Essa calibragem pode ser complicada para alguns usuários que possuam problemas ligados à déficit de atenção ou visualização de cores. 2.2 Métodos de rastreamento da trajetória ocular

3 FERRAMENTA

4 APLICAÇÕES O dispositivo eye tracker vêm sendo aplicado em várias áreas, incluindo a ciência cognitiva, a psicologia (nomeadamente psicolingüística, o paradigma do mundo visual), interação humano-computador (HCI), pesquisa de mercado e pesquisa médica (diagnóstico neurológico). As aplicações específicas incluem o rastreamento da trajetória ocular em leituras de linguagem, leitura de música, reconhecimento da atividade humana, percepção de marketing, e aplicações em atividades esportivas. Alguns exemplos de aplicações: Estudos cognitivos, pesquisa médicas, cirurgia refrativa à laser, fatores humanos, usabilidade em computadores, pesquisas em processos de tradução de linguagem, simuladores de veículos, detecção de fadiga, realidade virtual aumentada, rastreamento do olhar no uso comercial (usabilidade da web, publicidade, marketing, automóveis, etc), sistemas de comunicação para pessoas portadoras de necessidades especiais, melhora de comunicação entre imagem e vídeo, dentre outras.

5 ESTADO DA ARTE

CONCLUSÃO Espera-se com a finalização deste trabalho de conclusão de curso o desenvolvimento completo de uma ferramenta para o monitoramento da trajetória ocular, e que seja possível por meio da utilização desta a obtenção de resultados satisfatórios para o usuário. E assim, espera-se uma contribuição para a área na qual o uso da ferramenta for designada, seja em detecção e análise de doenças, no campo médico, seja no estudo da usabilidade em páginas web ou para infinitas possibilidades de análise e estudo em relação ao comportamento humano.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] C. Burges. A tutorial on support vector machines for pattern recognition Data Min. Knowl. Disc., 2 (1998), pp. 121 167. [2] K. Grauman, M. Betke, J. Gips, G.R. Bradski, Communication via eye blinks: Detection and duration analysis in real time, in: IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), vol. I, 2001, pp. 1010 1017. [3] A. Haro, M. FLICKNER, I. ESSA, Detecting and tracking eyes by using their physiological properties, dynamics, and appearance, in: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hilton Head Island, South Carolina, USA, June 2000. [4] Qiang Ji, X. Yang. Real-time eye, gaze, and face pose tracking for monitoring driver vigilance.real-time Image, 8 (5) (2002), pp. 357 377. [5]S. Kawato, N. Tetsutani. Detection and tracking of eyes for gaze-camera control (2002). [6]Kaufman. Apparatus and method for eye tracking interface, US Patent 5360971, 1993. [7]Gerhardt. Eye tracking apparatus and method employing grayscale threshold value, US Patent 5481622, 1994. [8] X. Xie, R. Sudhaker, H. Zhuang. On improving eye feature extraction using deformable templates. Pattern Recognition, 27 (6) (1994), pp. 791 799. [9] M. Kirby, L. Sirovich. Applications of the Karhunen Loeve procedure for the characterization of human faces. IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell, 12 (1) (1990), pp. 103 108.

[10] K.T. Grattan, A.W. Palmer. Interrupted reflection fiber optic communication device for the severely disabled. J Biomed Eng, 6 (1984), pp. 321 322. [11]Grattan KT, Palmer AW, Sorrell. Communication by eye closure a microcomputer-based system for the disabled. IEEE Trans Biomed Eng BME 1986;33:977 82.