Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Bartłomiej Sztyler

Wyznaczenie punktu skupienia wzroku z zastosowaniem przenośnego układu elektronicznego


Point of gaze estimation with the use of a wearable electronic system


Opiekun pracy dyplomowej: dr inż. Aleksandra Królak
Praca dyplomowa magisterska obroniona 2018-10-18
Streszczenie pracy dyplomowej:
Urządzenia do wyznaczania punktu skupienia wzroku nazywane są z języka angielskiego eye-trackerami. Celem pracy było zaprojektowanie i implementacja przenośnego układu elektronicznego do wyznaczania punktu skupienia wzroku, jak również analiza możliwości wykonanego systemu. W projekcie wykorzystano nieinwazyjną metodę wizyjną rejestracji obrazu oka oraz zastosowano algorytmy przetwarzania i analizy obrazów. System elektroniczny zbudowany jest z wykorzystaniem minikomputera Raspberry Pi3. Kamera została zamontowana na prototypowej wersji gogli, które zostały zbudowane przy użyciu technologii druku 3D. Program został napisany w języku Python. Kod wykorzystuje wielowątkowość, co umożliwia śledzenie wzroku w czasie rzeczywistym. Ostateczne wyniki są bardzo obiecujące. Testy przeprowadzono dla czterech wirtualnych siatek przedstawionych na ekranie monitora: 3x3, 4x4, 5x5 i 6x6. Uzyskana dokładność wynosi od 57% dla siatki 6x6, do 100% dla siatki 3x3. Prototyp działa poprawnie w dobrym oświetleniu, najlepiej przy świetle dziennym. Algorytm działa najlepiej w przypadku osób o jasnej tęczówce. Przeprowadzone testy zaproponowanego systemu pokazały jego zalety i wady, a także pozwoliły sprecyzować możliwe tanie i łatwe do wdrożenia udoskonalenia w celu poprawy jego działania. Słowa kluczowe: wyznaczanie punktu skupienia wzroku, nieinwazyjne wizyjne metody śledzenia wzroku, elektronika noszona, Python, Raspberry Pi
Abstract:
A device for estimating the point of regard is called eye tracker. The goal of this project was to design and implement a wearable electronic system for estimation of eye gaze direction, as well as analyze its possibilities. The project features vision-based noninvasive method, with image processing and analysis. The hardware part of the electronic system is based on Raspberry Pi3 minicomputer. The camera was mounted on a prototype version of wearable goggles, which were built with the usage of 3D printing technology. The algorithm was implemented using Python programming language. The code utilizes multithreading to work in real time. Final results are very promising. Tests were performed for four virtual grids presented on the screen of the monitor: 3x3, 4x4, 5x5 and 6x6. Obtained accuracy ranges from 57% for 6x6 grid, to 100% for 3x3 grid. Prototype operates correctly in good lighting conditions, preferably in daylight. Algorithm performs best with people having bright iris. Deep overall analysis allows to phrase pros and cons of presented system, and allows to formulate possible cheap and easy to implement improvements in order to boost up general functioning. Keywords: gaze estimation, vision-based non-invasive eye tracking, wearable electronics, Python, Raspberry Pi