Comparativa de métodos de ajuste a elipse para detección de pupilas en un Evaluador de Visión Automatizado (EVA)

Abstract

Este proyecto es un trabajo conjunto entre la UPNA y la empresa Davalor, la cual construye sistemas de medición de funciones visuales a través del seguimiento de la mirada basado en videooculografía para clínicas ópticas. Para llevar a cabo dichos sistemas de medición es necesario una estimación muy precisa de la posición de la mirada del paciente. Esta estimación se realiza a través del contorno de la pupila. Dado que en las aplicaciones de visión artificial las imágenes circulares se proyectan como elipses, en el análisis de objetos circulares el primer paso a dar es el ajuste a elipse. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es probar diferentes algoritmos de ajuste a elipse referenciados en la literatura así como otros algoritmos para detectar outliers y omitirlos en el ajuste y así obtener una estimación muy precisa de la posición de la mirada.

This thesis is a collaborative work between UPNA and the Davalor Company. This company builds eye function measure systems through eye tracking based on video-oculography, To perform these measure systems it is essential to estimate with high accuracy the point of regard. Moreover, to make this possible it is necessary to estimate the contour of the pupil. Given that circular objects are projected on ellipses in images, so ellipse fitting is a first step for analysis of circular objects in computer vision applications. Therefore, the aim of this project is to compare different algorithms of ellipse fitting and outlier removal to obtain higher accuracy in terms of point of regard estimation.