Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Valmir Fernandes Junior.pdf: 2218220 bytes, checksum: f12b7829c2024510149ca8f24aa66e26 (MD5) Previous issue date: 2010-08-10 / This paper presents a technique to iris detection and tracking that can be used in a human computer interface which allows people with mobility restricted, including no mobility above the shoulders, can control the mouse pointer only moving their eyes, without using expensive equipments. The unique data input used is an ordinary webcam without optical zoon, special lights or restricting user face mobility. The mouse displacement will occur in a straight way, in other words, the mouse cursor will be positioned at the place estimated by the technique. To the iris detection tests 60 images were used. 90.83% of the iris were identified correctly, there were 4.17% of missing iris and 5% false positives (iris were estimated in a wrong place). Using images generated straight from the webcam the iris were found correctly in 87,5%, no iris were found in 11,11% and in 1,39% the technique found iris in wrong places, the average time between positioning and a click is about 20 seconds. / Este trabalho apresenta uma técnica de detecção e rastreamento de íris para ser utilizada em uma interface homem-computador que permita pessoas com mobilidade restrita, inclusive sem mobilidade nos ombros, possam controlar o cursor do mouse com o movimento dos olhos, sem a necessidade de adquirir equipamentos caros. A única entrada de dados utilizada é uma webcam simples sem auxílio de zoon ótico, iluminação especial ou fixação da face do usuário. A movimentação do mouse dar-se-á de maneira direta, ou seja, o ponteiro do mouse será direcionado para a região estimada pela técnica. Para a realização dos testes de detecção de íris foram utilizadas 60 imagens. Em 90.83% dos casos as íris foram encontradas corretamente, 4.17% dos casos não foram identificados e ocorreram 5% de falsos positivos (casos em que as íris foram estimadas no lugar errado). Com as imagens geradas diretamente pela webcam a identificação das íris ocorreu com sucesso em 87,50% dos casos, erros em 11,11 % e 1,39% de falsos positivos, o tempo médio entre o posicionamento e um clique é de cerca de 20 segundos.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Brasiliano da Silva.pdf: 4815626 bytes, checksum: e53fa837ff6a7eb3cff0f55f4b3b26ac (MD5) Previous issue date: 2014-08-21 / Eye tracking is an important issue for Human Computer interaction, mainly for users with hand-eye coordination problems. The work presented here shows a low cost and robust eye tracking system capable to work with an HD stream. The implementations used in this work over the base system present diferent techniques in all stages, from face detection to iris detection. Local processing is used in most stages in this implementation, delimiting the region of interest (ROI) for face detection, eye detection and iris detection. The system robustness allow the eye tracking system to control the mouse using eye movements allowing disable users to communicate through a communication interface. The hardware required is simple and based in an high definition webcam. The face detection and eye detection processes are based on the Viola Jones technique; iris detection and tracking are based on the Hough Transform. The usage of local processing reduces the computational cost and even working with high definition stream leads to a performance 33% better than the base system. The system presented here was compared with a commercial system and a set of equipment were tested in order to dene the best set up for the eye tracking system and to validate the work presented here. Future work is presented at the end in order to allow the project continuity. / O rastreamento ocular para usuários com problemas motores é um estudo importante na área de Interface Humano-Computador (IHC). Com o objetivo de fornecer um sistema de rastreamento ocular de baixo custo, este trabalho apresenta uma nova abordagem para um sistema robusto e com alto desempenho. Com relação ao trabalho base para esta pesquisa, a implementação proposta contém inovações em todas as etapas do processo envolvendo o rastreamento ocular, desde a detecção da região da face e dos olhos até a detecção da íris. Neste trabalho, foi utilizado o conceito de processamento local, delimitando as regiões de interesse em todas as etapas do processo: detecção da região da face, região dos olhos e região da íris. Este trabalho permite que pessoas possam efetuar ações controlando o mouse através do movimento dos olhos em uma interface de rastreamento ocular, utilizando apenas equipamentos de uso comum, como, por exemplo, uma webcam. O processo de detecção da face e detecção ocular foi feito através da técnica de Viola e Jones. Para a detecção e rastreamento da íris foi utilizada a Transformada de Hough, e utilização de regiões de interesse com o objetivo de limitar a área de processamento da imagem, e consequentemente, o custo computacional, resultando em uma aplicação com um melhor desempenho e robustez em todas as etapas. Obteve-se um ganho de até 33% em relação ao tempo de processamento do sistema, quando comparado com o sistema base, porém, operando com imagens em alta definição. Foi realizada ainda uma comparação com sistemas de rastreamento ocular de uso comercial e diferentes tipos de equipamentos para validar as técnicas estudadas neste trabalho.