Tracking eye movements has been a central part in understanding attention and visual processing in the mind. Studying how the eyes move and what they fixate on during specific moments has been considered by some to offer a direct way to measure spatial attention. The underlying technology, known as eye tracking, has been used in order to reliably and accurately measure gaze. Despite the numerous benefits of eye tracking, research and development as well as commercial applications have been limited due to the cost and lack of scalability which the technology usually entails. The purpose and goal of this project is to make eye tracking more available to the common user by implementing and evaluating a new promising technique. The thesis explores the possibility of implementing a gaze tracking prototype using a normal smartphone camera. The hypothesis is to achieve accurate gaze estimation by utilizing deep learning neural networks and personalizing them to fit each individual. The resulting prototype is highly inaccurate in its estimations; however, adjusting a few key components such as the neural network initialization weights may lead to improved results. / Att spåra ögonrörelser har varit en central del i att förstå uppmärksamhet och visuell bearbetning i hjärnan. Att studera hur ögonen rör sig och vad de fokuserar på under specifika moment har av vissa ansetts vara ett sätt att mäta visuell uppmärksamhet. Den bakomliggande tekniken, känd som blickspårning, har använts för att pålitligt och noggrant mäta blickens riktning. Trots de fördelar som finns med blickspårning, har forskning och utveckling samt även kommersiella produkter begränsats av kostnaden och oförmågan till skalbarhet som tekniken ofta medför. Syftet och målet med arbetet är att göra blickspårning mer tillgängligt för vardagliga användare genom att implementera och utvärdera en ny lovande teknik. Arbetet undersöker möjligheten att implementera en blickspårningsprototyp genom användning av en vanlig mobilkamera. Hypotesen är att uppnå noggrann blickspårning genom användning av djupinlärning och neuronnät, samt att personalisera dem till att passa den enskilda individen. Den resulterande prototypen är väldigt oprecis i dess uppskattning av blickriktningen, dock kan justeringen av ett fåtal nyckelkomponenter, som initialiseringsvikterna till det neurala nätverket leda till bättre resultat.

Betesskador på skog kostar både skogsägare och industri stora summor pengar. Ett sätt att minska betesskador kan vara bättre kontroll över populationsstorleken av klövvilt. I Sverige används flera olika etablerade viltinventeringsmetoder. Svagheten är att de baseras på trender, index och avskjutningar mer än att få fram en siffra på antalet djur. En tillförlitlig inventeringsmetod är av stor vikt som beslutsunderlag till förvaltningsplaner. Drönare är ett obemannat luftfartyg som kan utrustas med olika kameror och sensorer. Tidigare fältstudier har visat att värme från vilt kan plockas upp av en drönare utrustad med termisk kamera. Svårigheten har varit att få tillförlitlighet vid artbestämning av vilt med enbart termiska kamera. I denna studie utfördes en viltinventering av ett 506 ha stort område norr om Ljungby i Kronobergs län under januari 2020. Med hjälp av en drönare utrustad med både termisk och RGB kamera utfördes en totalinventering av området. Resultatet visar att kombinationen av både termisk och RGB kamera ökar tillförlitligheten vid artbestämning av vilt. Metodens svagheter är täta krontak av gran, gällande regelverk från transportstyrelsen samt drönarens begränsande batterikapacitet. Slutsatsen är att vilt säkrare kan identifieras och artbestämmas med kombinationen av termisk- och RGB kamera jämfört med enbart termisk kamera men att metoden behöver vidareutvecklas.