Detección robusta de pupila en entornos no controlados

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Date
2017Author
Version
Acceso abierto / Sarbide irekia
Type
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impact
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nodoi-noplumx
|
Abstract
En los sistemas de seguimiento de la mirada o eye tracking de tipo head-mounted la
detección de pupila es un factor fundamental a la hora de estimar la dirección de mirada. A
pesar de obtenerse buenos resultados en condiciones de laboratorio, esto no resulta sencillo
en condiciones reales de uso debido a las numerosas complicaciones que surgen en dichos
escenarios, tales como constantes cambi ...
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En los sistemas de seguimiento de la mirada o eye tracking de tipo head-mounted la
detección de pupila es un factor fundamental a la hora de estimar la dirección de mirada. A
pesar de obtenerse buenos resultados en condiciones de laboratorio, esto no resulta sencillo
en condiciones reales de uso debido a las numerosas complicaciones que surgen en dichos
escenarios, tales como constantes cambios en la iluminación, reflejos, oclusiones y
apariencia elíptica de la pupila etc. Por ello, es imprescindible disponer de algoritmos de
detección de pupila robustos frente a dichas adversidades. Se presentan en este trabajo tres
algoritmos de detección de pupila basados en buscar el punto de mayor contribución a la
simetría radial de la imagen. En dos de ellos se incorporan dos etapas de refinado de centro
para adaptar el método a pupilas de apariencia elíptica. La precisión en la detección es
evaluada sobre un total de 225.569 imágenes de acceso público cuyo centro ha sido marcado
de manera manual por los autores de las mismas. Los resultados son comparados con los
obtenidos por el mejor de los algoritmos encontrados en la bibliografía. [--]
In head-mounted eye tracking systems, the correct detection of pupil position is a key factor
to estimate gaze direction. However, this a challenging issue when videos are recorded in
real world conditions, due to many sources of noise presenting in such scenarios, like
constant changes in illumination, reflections, occlusions and elliptic appearance of pupil etc.
Thus, it is an indispensable ...
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In head-mounted eye tracking systems, the correct detection of pupil position is a key factor
to estimate gaze direction. However, this a challenging issue when videos are recorded in
real world conditions, due to many sources of noise presenting in such scenarios, like
constant changes in illumination, reflections, occlusions and elliptic appearance of pupil etc.
Thus, it is an indispensable prerequisite that the pupil detection algorithm must be robust
against those challenging conditions. In this work, we present three pupil center detection
methods based on searching the maximum contribution point to the radial symmetry of the
image. Two different center refinement steps are incorporated in two of those algorithms
with the aim to adapt the algorithms to images with highly elliptical pupil appearance. The
performance of presented algorithms is evaluated on a data set consisting of 225569
annotated eye images from publicly available sources. Results are compared against the
better algorithm found in bibliography. [--]
Subject
Detección robusta,
Pupilas
Degree
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra /
Ingeniaritza Biomedikoko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan