PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Method for determining the position of the pupil-based on the labelling algorithm

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metoda wyznaczania pozycji źrenicy oparta na algorytmie etykietowania
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This article presents the method of determining the position of the pupil based on the labelling algorithm. Due to the speed of this method it is designed for use in Eye Tracking systems operating online. The essential requirement posed in front of such systems is the quick determination of the pupil’s position. Studies have shown that the proposed method of calculating the average time is about 6.25 ms.
PL
W artykule zaprezentowano metodę wyznaczania pozycji źrenicy opartą na algorytmie etykietowania. Metoda ta ze względu na szybkość działania przeznaczona jest do zastosowania w systemach Eye Tracking pracujących w trybie online. Do zasadniczych wymagań, jakie stawia się przed takimi systemami, należy krótki czas wyznaczania pozycji źrenicy. Przeprowadzone badania pokazały, że dla proponowanej metody czas ten wynosi średnio 6,25 ms.
Rocznik
Strony
184--187
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., il., rys., wykr.
Twórcy
autor
  • Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Cybernetyki, Instytut Teleinformatyki i Automatyki, ul. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, k.murawski@ita.wat.edu.pl
Bibliografia
  • [1] Amarnag S., Kumaran R.S., Gowdy J.N.: Real Time Eye Tracking for Human Computer Interfaces, MHMII-P1: Multimedia Human-Machine Interface and Interaction, 2003.
  • [2] Argue R. at all: Building a Low-Cost Device to Track Eye Movement, Faculty of Computer Science, Dalhousie University, December, 2004.
  • [3] Beach et. All: Eye Tracker System for Use With Head Mounted Displays, 0-7803-4778-1/98, IEEE, 1998.
  • [4] Bulling A., Ward J., Gellersen H., Tröster G.: Robust Recognition of Reading Activity in Transit Using Wearable Electrooculography, Lecture Notes in Computer Science, Volume 5013/2008, 2008.
  • [5] Daugman J.: How Iris Recognition Works, http://www.cl.cam.ac.uk/~jgd1000/csvt.pdf, 2009.
  • [6] Dong W., Sun Z., Tan T.: How to Make Iris Recognition Easier?, 978-1-4244-2175-6/08, IEEE, 2008.
  • [7] Duchowski A.: Eye Tracking Methodology – Theory and Practice 2nd ed., Springer, 2007.
  • [8] Feng J., Guiming H.: Real-time eye detection and tracking under various light conditions, Data Science Journal, Volume 6, September 2007.
  • [9] Gupta P., Mehrotra H., Rattani A., Chatterjee A., Kaushik A.K.: Iris Recognition using Corner Detection, Proceedings of 23rd International Biometric Conference (IBC 2006), Montreal, Canada, 2006.
  • [10] Hansen D., Pece A.: Eye tracking in the wild, Computer Vision and Image Understanding 98, 2005.
  • [11] Kima S., Namb K., Lee c W., Kimb D.: A new method for accurate and fast measurement of 3D eye movements, Medical Engineering & Physics 28, 2006.
  • [12] Lewis J.P.: Fast Normalized Cross-Correlation, http://www.idiom.com/~zilla/Papers/ nvision-Interface/nip.html, 2009.
  • [13] Li D., Parkhurst D.: Starburst: A robust algorithm for videobased eye tracking, Elsevier Science, 2005.
  • [14] Morimoto CH, Koons D, Amir A, Flickner M.: Frame-rate pupil detector and gaze tracker, Proceedings of the IEEE ICCV'99 frame-rate workshop, 1999.
  • [15] Murawski K.: Metoda wyznaczania pozycji źrenicy dla systemów Eye Tracking, Modele i zastosowania systemów czasu rzeczywistego, WKŁ, Warszawa, 2008.
  • [16] Pérez A. et all: A Precise Eye-Gaze Detection and Tracking System, WSCG’2003, February 3-7, 2003.
  • [17] Shapiro L., Stockman G.: Computer Vision, Prentice Hall, 1st edition, 2001, ISBN: 0130307963.
  • [18] Sun C., Talbot H., Ourselin S. and Adriaansen T. (Eds.).: Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors, Proc. VIIth Digital Image Computing: Techniques and Applications, 10-12 Dec. 2003.
  • [19] Tsuji, S., Matsumoto, F.: Detection of ellipses by a modified Hough transformation, IEEE Transactions on Computers, vol.C-27, no.8, pp: 777-781, 1978.
  • [20] Wei L., Jinglu T., Keqing Z., Bo L.: Computerized mouse pupil size measurement for pupillary light reflex analysis, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume: 90, Issue: 3, June, 2008, pp. 202-209
  • [21] Wiliams M., Hoekstra E.,: Comparison of Five On-Head Eye- Movement Recording Systems, Technical Report UMTRI – 94- 11, 1994.
  • [22] Yip, R., Tam, P., Leung, D.: Modification of Hough transform for circles and ellipse detection using a 2-dimensional array, Pattern Recognition, vol.25, no.9, pp: 1007-1022, 1992.
  • [23] Zhao S., Grigat R.: An Automatic Face Recognition System in the Near Infrared Spectrum, Proceedings MLDM 2005, Leipzig, Germany, July 9-11, 2005.
  • [24] Zhu, Zhiwei; Ji, Qiang, "Robust real-time eye detection and tracking under variable lighting conditions and various face orientations", Computer Vision and Image Understanding, Volume: 98, Issue: 1, April, 2005, pp. 124-154.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOB-0037-0016
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.