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Publicação
Eye Tracking Using An Eye Model
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 8.84 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
The study of eye movements is crucial for the clinical assessment in diagnosing, monitoring,
and categorizing eye diseases and neurological disorders.
With this in mind, a platform entitled RehabVisual was created, in previous work, to
provide individualized treatment so that, through stimuli, it could help the visuomotor
development of children and be a diagnostic and therapeutic tool for patients who have
suffered a stroke.
The eye tracker developed for the platform had some flaws when detecting the iris in
certain lighting conditions and when the eyelids were very closed.
Intending to combat some detection flaws and make the eye tracker more robust, this
dissertation proposes adding more morphological information about the eye, in addition
to the position of the iris, which has already been used.
Initially, more detailed pre-processing was carried out, trying to preserve the integrity
of the structures as much as possible. Subsequently, the method employed involved
analyzing the structural changes in the sclera and iris as the gaze direction shifted. This
was achieved by correlating two matrices: one representing the initial position of these
structures and the other containing data from each subsequent frame to be analyzed.
Two devices, a computer and a smartphone, were used simultaneously to record videos
of the performances of four individuals who were all free of associated disorders.
The results of one individual have been represented in order to illustrate how detection
behaves for each eye in each direction (horizontal and vertical). Next, the results of all the
individuals were compared exhaustively with the stimulus. For example, one of the cases
in which there had previously been a considerable loss of information was highlighted,
and, with the changes made, there was a reduction in the error in horizontal detection
from 41% to 7% and in vertical detection from 34% to 21% for the left eye.
The analysis helped to identify how different lighting conditions and eyelid opening,
as well as structural differences in the eyes, influence the success of eye tracking. It also
proved that it is possible to use the computer’s camera to successfully follow the eye
movement.
O estudo dos movimentos oculares é crucial para a avaliação clínica no diagnóstico, monotorização e categorização de doenças oculares e perturbações neurológicas. Neste sentido, foi criada uma plataforma, em trabalhos anteriores, intitulada Rehab- Visual, com o objetivo de proporcionar um tratamento individualizado para que, através de estímulos, ajudasse no desenvolvimento visuomotor de crianças e atuasse como uma ferramenta diagnóstica e terapêutica para pacientes que sofreram um AVC. O eye tracker desenvolvido para a plataforma apresentava algumas falhas na deteção da íris em determinadas condições de luminosidade e quando as pálpebras estavam muito fechadas. Com o objetivo de combater algumas falhas de deteção e tornar o eye tracker mais robusto, esta dissertação propõe adicionar mais informação morfológica sobre o olho, para além da posição da íris, que já tem sido utilizada. Inicialmente, foi realizado um pré-processamento mais detalhado, tentando preservar ao máximo a integridade das estruturas. Posteriormente, o método utilizado consistiu em analisar as alterações estruturais da esclera e da íris à medida que a direção do olhar se alterava. Para tal, foram correlacionadas duas matrizes: uma que representa a posição inicial destas estruturas e outra que contém os dados de cada frame subsequente que será analisado. Dois dispositivos, um computador e um smartphone, foram utilizados, simultanea- mente, para gravar vídeos de quatro indivíduos sem patologias associadas. Os resultados de um dos indivíduos foram representados, a fim de ilustrar o compor- tamento da deteção para cada olho em cada direção (horizontal e vertical). De seguida, os resultados de todos os indivíduos foram comparados exaustivamente com o estímulo. Por exemplo, num dos casos em que anteriormente se registava uma perda considerável de informação, com as alterações efectuadas, verificou-se uma redução do erro na deteção horizontal de 41% para 7% e na deteção vertical de 34% para 21% para o olho esquerdo. A análise ajudou a identificar a forma como as diferentes condições de iluminação e abertura das pálpebras, bem como as diferenças estruturais dos olhos, influenciam o sucesso do seguimento do movimento ocular. Também provou que é possível utilizar a câmara do computador, para seguir com êxito o movimento dos olhos.
O estudo dos movimentos oculares é crucial para a avaliação clínica no diagnóstico, monotorização e categorização de doenças oculares e perturbações neurológicas. Neste sentido, foi criada uma plataforma, em trabalhos anteriores, intitulada Rehab- Visual, com o objetivo de proporcionar um tratamento individualizado para que, através de estímulos, ajudasse no desenvolvimento visuomotor de crianças e atuasse como uma ferramenta diagnóstica e terapêutica para pacientes que sofreram um AVC. O eye tracker desenvolvido para a plataforma apresentava algumas falhas na deteção da íris em determinadas condições de luminosidade e quando as pálpebras estavam muito fechadas. Com o objetivo de combater algumas falhas de deteção e tornar o eye tracker mais robusto, esta dissertação propõe adicionar mais informação morfológica sobre o olho, para além da posição da íris, que já tem sido utilizada. Inicialmente, foi realizado um pré-processamento mais detalhado, tentando preservar ao máximo a integridade das estruturas. Posteriormente, o método utilizado consistiu em analisar as alterações estruturais da esclera e da íris à medida que a direção do olhar se alterava. Para tal, foram correlacionadas duas matrizes: uma que representa a posição inicial destas estruturas e outra que contém os dados de cada frame subsequente que será analisado. Dois dispositivos, um computador e um smartphone, foram utilizados, simultanea- mente, para gravar vídeos de quatro indivíduos sem patologias associadas. Os resultados de um dos indivíduos foram representados, a fim de ilustrar o compor- tamento da deteção para cada olho em cada direção (horizontal e vertical). De seguida, os resultados de todos os indivíduos foram comparados exaustivamente com o estímulo. Por exemplo, num dos casos em que anteriormente se registava uma perda considerável de informação, com as alterações efectuadas, verificou-se uma redução do erro na deteção horizontal de 41% para 7% e na deteção vertical de 34% para 21% para o olho esquerdo. A análise ajudou a identificar a forma como as diferentes condições de iluminação e abertura das pálpebras, bem como as diferenças estruturais dos olhos, influenciam o sucesso do seguimento do movimento ocular. Também provou que é possível utilizar a câmara do computador, para seguir com êxito o movimento dos olhos.