Proces uczenia i rozpoznawania wzorców na przykładzie systemu śledzenia ruchów gałki ocznej

• Autorzy: Murawski K. , Żorski W.

Warianty tytułu

EN

Process of patterns learning and matching on example of an eye tracking system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono metodę uczenia i rozpoznawania wzorców w systemie śledzenia ruchów gałki ocznej działającym w czasie rzeczywistym. Podstawowym zagadnieniem jest problem uczenia wzorców, który realizowany jest w oparciu o dynamicznie zarządzany zbiór wzorców. Zbiór wzorców jest adaptacyjny i w razie potrzeby nowy wzorzec może zostać do niego dodany, aby następnie ewoluować w procesie dobierania wzorców do obiektów. Jako metodę dopasowywania wzorców do obiektów zastosowano transformatę Hougha dla wzorców nieregularnych. W celu zagwarantowania wydajności proces dopasowywania wzorców jest realizowany na wstępnie zawężonym fragmencie obrazu wejściowego.

EN

This paper presents a method of patterns learning and matching in a real-time computer vision system designed for eye tracking. The main issue is the problem of patterns learning that requires creation of a set of patterns with some kind of dynamic management. The set of patterns is adaptive in that way that a new pattern can be added to the set and next undergoes an evolution during the process of matching. The Hough transform for irregular patterns play the role of the matching method. In order to guarantee the performance the process of patterns matching is carried out on a preliminary selected narrow fragment of the input image.

Słowa kluczowe

PL

śledzenie gałki ocznej; dobieranie wzorców; transformata Hough'a

EN

eye tracking; pattern matching; Hough transform

• Wydawca: Instytut Teleinformatyki i Automatyki, Wydział Cybernetyki, Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 18, nr 33
• Strony: 17--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., wykr.

Twórcy

autor

Murawski K.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

autor

Żorski W.

• Instytut Teleinformatyki i Automatyki WAT, ul. Gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

Bibliografia

• [1] AJDARI R. A., FAEZ K., QARAGOZLOU N., et. al., Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors. Proceedings of the Seventh International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications, CSIRO Publishing, 2003, pp. 879-888.
• [2] BALLARD D. H., Generalizing the Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes. Readings in Computer Vision: Issues, Problems, Principles, and Paradigms. Los Altos, CA. 1987, pp. 714-725.
• [3] FENG J., GUIMING H., Real-Time Eye Detection and Tracking under Various Light Conditions, Data Science Journal, Vol. 6, 2007.
• [4] GAO J., et al., Application of Hough transform in eye tracking and targeting. 9th International IEEE Conference on Electronic Measurement & Instruments, ICEMI'09, Beijing, China, 2009, pp. 751-754.
• [5] GUPTA P., MEHROTRA H., RATTANI A., CHATTERJEE A., KAUSHIK A. K., Iris Recognition using Corner Detection. 23rd International Biometric Conference, Montreal, Canada, 2006.
• [6] HANSEN D., PECE A., Eye tracking in the wild. Computer Vision and Image Understanding, vol. 98, no. 1, 2005, pp. 155-181.
• [7] KIM S. C., NAM K. C., LEE W. S., KIM D. W., A new method for accurate and fast measurement of 3D eye movements. Medical Engineering & Physics, Vol.28, pp. 82-89.
• [8] KIRK B., HWU W., Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. NVIDIA Corporation, Morgan Kaufmann Publishers 2010.
• [9] LI D., PARKHURST D. J., Starburst: A robust algorithm for video-based eye tracking, Image Rochester NY, 2005.
• [10] MA L., TAN T., WANG Y., ZHANG D., Personal identification based on iris texture analysis. IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 25, 2003, pp. 1519-1533.
• [11] MORIMOTO C. H., KOONS D., AMIR A., FLICKNER M., Frame-rate pupil detector and gaze tracker. Proceedings of the ICCV'99 Frame-rate workshop, 1999.
• [12] MURAWSKI K., Method for determining the position of the pupil for eyetracking applications. Proceedings of the 15th IEEE International Conference MMAR 2010, pp. 356-362.
• [13] SHAPIRO L. G., STOCKMAN G. C., Computer Vision. Prentice Hall, 2001.
• [14] TOENNIES K. D., BEHRENS F., AURNHAMMER M., Feasibility of Hough-Transform-based Iris Localisation for Real-Time-Application. Proceedings 16th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2002, pp. 1053-1056.
• [15] ZORSKI W., FOXON B., BLACKLEDGE J., Turner M., Irregular Pattern Recognition Using the Hough transform. Machine Graphics & Vision, 9, 2000, pp. 609-632.
• [16] ZORSKI W., MAKOWSKI M., Zastosowanie technologii CUDA w rozpoznawaniu wzorców nieregularnych. Biuletyn WAT, Vol. LX, 4/2011, str. 265-279.
• [17] ZORSKI W., The Hough Transform Application Including Its Hardware Implementation. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems: Proceedings of the 7th International Conference, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag Vol. 3708/2005, pp. 460-467.