Segmentación del contorno ocular en imágenes de baja resolución mediante Active Shape Model (ASM)

Abstract

Con el objeto de expandir y generalizar el uso de los sistemas de seguimiento de la mirada, el abaratamiento de las técnicas de eyetracking es una de las grandes metas para los investigadores y fabricantes de sistemas eyetracking. El seguimiento de la mirada basado en cámaras web y sin iluminadores externos como fuentes infrarrojas es el objetivo buscado para ampliar el sinfín de aplicaciones que pueden llegar a tener los sistemas de eyetracking. Para intentar llevar esta meta a buen puerto, las esquinas de los ojos se destapan como características importantísimas para sustituir a los reflejos de la córnea que, hasta ahora, han sido una de las características más utilizadas en los sistemas de eyetracking. Sin embargo, la obtención de las esquinas de los ojos no es una tarea fácil de llevar a cabo. Los humanos podemos delimitar perfectamente y sin ningún esfuerzo componentes faciales como las cejas, los ojos, la nariz y la boca, extrayendo por ejemplo sus puntos extremos. Es una tarea que realizamos de manera rápida y sencilla. Sin embargo, la extracción de puntos característicos faciales mediante un ordenador ya no resulta tan sencilla ya que las imágenes varían considerablemente dependiendo de la persona y aun tratándose de la misma, varía la expresión de la cara, la pose, la iluminación, los accesorios, etc. El interés por monitorizar el reconocimiento facial ha sido motivado por la demanda cada vez mayor de identificar al individuo y los avances tecnológicos, como la telefonía móvil, internet, cámaras digitales, webcams, etc. El objetivo fundamental de este proyecto es el desarrollo de la segmentación del contorno ocular en imágenes de baja resolución mediante la técnica Active Shape Model orientado a su integración en una sistema de eyetracking (seguimiento de los ojos). De esta manera, se intentará hallar el contorno del ojo en imágenes obtenidas mediante una cámara web, haciendo especial hincapié en la correcta obtención de las esquinas de los ojos, que son los puntos que más interesan a la hora de integrar el resultado de un sistema de seguimiento de la mirada. Asimismo, se intentará realizar una evolución en el algoritmo de la técnica ASM para imágenes en color RGB.