Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sygnał okoruchowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wizyjne śledzenie ruchu gałek ocznych

Kryjak T.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 3/1

1141-1152

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.

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.

Lokalizacja kluczowych cech rozpoznawanych obiektów na podstawie analizy ścieżki wzrokowej obserwatora

Mikrut Z., Augustyniak P.

Bio-Algorithms and Med-Systems

2005

Vol. 1, no. 1/2

307--310

W artykule przedstawiono metodykę badań, których celem jest wyznaczenie istotnych (z punktu widzenia rozpoznawania) cech obiektów. Odpowiednie eksperymenty przeprowadzono przy pomocy aparatury OBER2, służącej do rejestracji ruchu oczu człowieka. Zaplanowano i zrealizowano eksperymenty rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr oraz opisano metodę lokalizacji cech na podstawie dwóch wskaźników.

In the present paper the methodology of the salient features detection is presented. The experiments were executed using the OBER2 eye-tracker. During the particular experiment students to be examined had to recognize the more or less blurred images of handwritten digits. The salient features localization method is based on two factors derived from the visual path analysis.