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dc.creatorVillanueva Almirantearena, Maríaes_ES
dc.date.accessioned2011-02-02T11:52:53Z
dc.date.available2011-02-02T11:52:53Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.other0000577356es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/2489
dc.description.abstractEste proyecto fin de carrera tiene como objetivo optimizar la ecuación de calibración de un sistema de eye‐traking video oculográfico basado en ecuaciones polinomiales para dotar al sistema de mayor robustez ante desplazamientos del usuario. Una de las limitaciones de los sistemas video‐oculográficos que utilizan una sola cámara es la imposibilidad de determinar la localización en el espacio 3D de los objetos; imposible sin un sistema calibrado y el sistema de partida que utilizaremos no podrá medir la distancia del usuario a la cámara. Por ello recurriremos a otra herramienta (FaceAPI) como posible solución. FaceAPI es un software de seguimiento de caras que permite calcular la posición y orientación de la cabeza en 3D a través de una webcam. Primero se va intentar hallar la posición de la cabeza del usuario a través del uso de un software de seguimiento de caras: FaceAPI. Esta información será incorporada a la ecuación de calibración para modificarla ante desplazamientos del usuario. Es decir, se intentará añadir un nuevo término a la ecuación de calibración que dependa directamente de la posición y orientación espacial de la cabeza calculada por este software. Dado que FaceAPI ha sido recientemente incorporado a la Universidad y se desconoce su funcionamiento será necesaria su previa caracterización. Una vez conocido el funcionamiento del software se intentará extraer la información ofrecida por el mismo. Después de estudiar el comportamiento de FaceAPI se realizará un estudio de la cuantía del error presentado por el sistema de eye‐tracking ante desplazamientos de los usuarios controlados y al mismo tiempo cuantificados por FaceAPI. Es decir, se va a realizar un estudio experimental con diferentes usuarios en el que observemos la tendencia del error de la estimación del PoR ante desplazamientos controlados. Así se intentará compensar este error con la información de FaceAPI. La inclusión de la información de FaceAPI en el sistema de eye‐ tracking se realizará sincronizando ambos sistemas. Para ello en cada muestra de información de ambos programas se incluirá información del tiempo de captura.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectEye-trackingen
dc.subjectSeguimiento oculares_ES
dc.subjectSistemas vídeo-oculográficoses_ES
dc.subjectFaceAPIes_ES
dc.titleOptimización de la ecuación de calibración de un sistema de eye-tracking vídeo oculográficoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.typeProyecto Fin de Carrera / Ikasketen Amaierako Proiektuaes
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationTelekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.departmentUniversidad Pública de Navarra. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_ES
dc.contributor.departmentNafarroako Unibertsitate Publikoa. Ingeniaritza Elektriko eta Elektronikoa Sailaeu
dc.description.degreeIngeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad Sonido e Imagenes_ES
dc.description.degreeTelekomunikazio Ingeniaritza Teknikoa. Soinua eta Irudia Berezitasunaeu
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.contributor.advisorTFEVillanueva Larre, Arantxaes_ES
dc.contributor.advisorTFECerrolaza Martínez, Juan Josées_ES


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