Open Access
Gaze estimation: a mathematical challenge
(2017) Sesma Sánchez, Laura; Díaz Lucas, Silvia; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
El interés en los sistemas de eye tracking está creciendo significativamente en la actualidad. Aunque la tecnología de eye tracking puede parecer nueva, el estudio del movimiento del ojo ya empezó a principios del siglo XIX y los primeros sistemas de eye tracking basados en video-oculografía surgieron a principios de los años ochenta. Los eye trackers han estado limitados principalmente a la investigación y a las personas con discapacidad, pero en los últimos años el uso de esta tecnología se está expandiendo. Los sistemas de eye tracking pueden cambiar la forma de interactuar con los dispositivos cotidianos. El objetivo de esta tesis es facilitar el uso general de esta tecnología. Con este fin, los eye trackers tienen que ser baratos, precisos y permitir al usuario mover la cabeza libremente. Hay un gran interés en estimar la mirada con una sola cámara web, ya que casi todos los dispositivos incluyen una, y en reducir el número de luces infrarrojas. Sin embargo, el eye tracking basado en una cámara web supone nuevos desafíos tales como un campo de visión más amplio y una calidad de imagen inferior. En esta tesis, la precisión y robustez de métodos de estimación de la mirada existentes basadas en una cámara y dos luces infrarrojas son evaluadas para un rango amplio de movimiento de cabeza cuando se utiliza una cámara web. Una de las principales fuentes de error en la estimación de la mirada es la precisión de los detectores de características, por ello se analiza el impacto de las características de la cámara en los errores de detección de características. La ventaja de usar una cámara web es que el gran campo de visión permite capturar ambos ojos. El uso de datos binoculares es explotado para diseñar nuevos métodos de estimación de la mirada. La mayoría de los métodos de estimación de la mirada existentes se basan en al menos dos luces infrarrojas para proporcionar robustez al movimiento de cabeza. En esta tesis, se proponen y evalúan métodos de estimación de la mirada que sólo requieren de una cámara y una sola luz infrarroja manteniendo una robustez aceptable al movimiento de cabeza. También se presentan e investigan métodos de estimación de la mirada que no requieren luz infrarroja. Además, se proponen los procesos gaussianos como una alternativa a las regresiones polinomiales.
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Selection of real-time face detection algorithm and parallel implementation using CUDA
(2008) Sesma Sánchez, Laura; Villanueva Larre, Arantxa; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
Open Access
Growth in the number of references in engineering journal papers during the 1972-2013 period
(Springer, 2014) Úcar Marqués, Iñaki; López Fernandino, Felipe; Rodríguez Ulibarri, Pablo; Sesma Sánchez, Laura; Urrea Micó, Verónica; Sevilla Moróder, Joaquín; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
The number of references per paper, perhaps the best single index of a journal’s scholarliness, has been studied in different disciplines and periods. In this paper we present a four decade study of eight engineering journals. A data set of over 70,000 references was generated after automatic data gathering and manual inspection for errors. Results show a significant increase in the number of references per paper, the average rises from 8 in 1972 to 25 in 2013. This growth presents an acceleration around the year 2000, consistent with a much easier access to search engines and documents produced by the generalization of the Internet.
Open Access
Hybrid method based on topography for robust detection of iris center and eye corners
(ACM (Association for Computing Machinery), 2013) Villanueva Larre, Arantxa; Ponz Sarvisé, Victoria; Sesma Sánchez, Laura; Ariz Galilea, Mikel; Porta Cuéllar, Sonia; Cabeza Laguna, Rafael; Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación; Ingeniaritza Elektrikoa, Elektronikoaren eta Telekomunikazio Ingeniaritzaren
A multi-stage procedure to detect eye features is presented. Multiresolution and topographic classification are used to detect the iris center. The eye corner is calculated combining valley detection and eyelid curve extraction. The algorithm is tested in the BioID database and in a proprietary database containing more than 1200 images. The results show that the suggested algorithm is robust and accurate. Regarding the iris center our method obtains the best average behavior for the BioID database compared to other available algorithms. Additional contributions are that our algorithm functions in real time and does not require complex post processing stages.

Sesma Sánchez, Laura

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