Wizyjne śledzenie ruchu gałek ocznych

• Autorzy: Kryjak T.

Warianty tytułu

EN

Video-based eye tracking

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano wizyjny system do śledzenia ruchu gałki ocznej. Opisano badania, które doprowadziły do zestawienia stanowiska do akwizycji obrazu oka. Przedstawiono algorytm segmentacji oraz wyznaczania środka ciężkości źrenicy. Zaproponowano algorytm kalibracji i zaprezentowano przykładowe rezultaty działania systemu. Artykuł zakończono omówieniem możliwości rozwoju systemu.

EN

This paper presents a video-based eye tracker. Firstly, three eye image acquisition systems were tested and the best solution, a camera with an infrared passing filter and infrared illumination, was chosen. The segmentation and center of mass calculation algorithms were described. A system calibration method was proposed. Finally sample test results and further research possibilities were discussed.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; detekcja źrenicy; segmentacja źrenicy; sygnał okoruchowy

EN

image processing; pupil detection; pupil segmentation; eye tracking

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 1141--1152
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Kryjak T.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Al-Wabil A., Zaphiris R, Wilson S., Examining visual attention of dyslexics on web navigation structures with eye tracking. International Conference on Innovations in Information Technology, IIT 2008, 2008.
• [2] Augustyniak R, Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków, 2001.
• [3] Augustyniak P., Mikrut Z., Detection of object salient features based on the observer scanpath analysis. The 3rd European Medical and Biological Engineering Conference, EMBEC05, 2005.
• [4] Calvi C, Porta M., Sacchi D., e5Learning, an E-Learning Environment Based on Eye Tracking. Eighth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT '08, 2008.
• [5] Feng Li, Kolakowski S., Pelz J., Using StructuredIllumination to Enhance Video-BasedEye Tracking. IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2007, 2007.
• [6] Iijima A., Haida M., Ishikawa N., Minamitani H., Shinohara Y., Head mountedgoggle system with liąuid ery stal display for evaluation of eye tracking funetions on neurological disease patients. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2003.
• [7] Lorenz M.G., Mengibar-Pozo L., Liu-Jimenez J., Fernandez-Saavedra B., User-friendly biometric camerafor speeding iris recognition system 42nd Annual IEEE International Carnahan Conference on s Security Technology, ICCST 2008, 2008.
• [8] Ober J., Loska, Przeznaczenie i funkcje systemu pomiarowego ruchu oka OBER2. Materiały krajowej konferencji „Techniki informatyczne w medycynie", 2000.
• [9] Przybyło J., Jabłoński M., Wołoszyn P., Wizyjny interfejs człowiek-komputer przeznaczony dla użytkowników niepełnosprawnych. Automatyka (półrocznik AGH), t. 7, z. 3, 2003, 385-398.
• [10] Sugita T., Suzuki S., Kolodko J., Igarashi H., Development of head-mounted eye tracking system achieving environmental recognition ability. Annual Conference SICE, 2007.
• [11] TOBI - http://www.tobii.com/.
• [12] Xindian Long, Tonguz O.K., Kiderman A., A High Speed Eye Tracking System with Robust Pupil Center Estimation Algorithm. 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS 2007, 2007.