Tesis doctorales DIEC - IEKS Doktoretza tesiak

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http://hdl.handle.net/2454/29504

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Browsing Tesis doctorales DIEC - IEKS Doktoretza tesiak by Subject "Algoritmos avanzados"

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    PublicationOpen Access
    Gaze estimation based on machine learning
    (2024) Larumbe Bergera, Andoni; Villanueva Larre, Arantxa; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
    Esta tesis, desarrollada en el marco del grupo GI4E, se centra en el desarrollo de un algoritmo de estimación de la mirada para sistemas de videooculografía (Video-oculography, VOG) que hacen uso de componentes genéricos. En primer lugar, se resaltan las limitaciones de la tecnología de seguimiento ocular existente, así como los métodos comúnmente utilizados para la estimación de la mirada en sistemas que emplean este tipo de componentes. La contribución central de la tesis es el desarrollo de un algoritmo de estimación de la mirada dividido en dos grandes bloques: un primer bloque para la detección de puntos de referencia faciales y un segundo bloque que, a partir de un vector de características generado usando esos puntos de referencia, estima el punto de la mirada (Point of Gaze, PoG, en inglés). Debido a los grandes avances en el campo del aprendizaje automático (machine learning), se ha decidido emplear este tipo de técnicas para ambos bloques. Se realiza una revisión de los métodos del estado del arte que hacen uso de técnicas de aprendizaje automático y deep learning para la detección de puntos de referencia faciales. También se exploran y resumen los algoritmos del estado del arte aplicados a la estimación de la mirada. Para el primer bloque de detección de puntos de referencia faciales, se implementan dos modelos, uno basado en métodos de regresión en cascada y un otro basado en redes neuronales. Ambos modelos son comparados sobre diversas bases de datos, analizando las virtudes y defectos de cada uno de ellos. Además, se realiza una comparación del método propuesto con el estado del arte en la que se demuestra la superioridad de nuestro método. En cuanto al segundo bloque, en primer lugar se presenta un método para la generación de un vector de características que incluya informaci ón relevante para poder realizar la estimación de la mirada. Además, se proponen varios modelos basados en redes neuronales y se investiga el uso de datos sintéticos para su entrenamiento. Por último, se plantea un método para adaptar y calibrar los modelos entrenados con usuarios sintéticos, a datos de sujetos reales. La tesis concluye con un resumen de sus contribuciones y principales hallazgos. La integración de técnicas de aprendizaje automático, algoritmos avanzados y datos sintéticos presenta perspectivas prometedoras para futuras investigaciones en este campo.