Šiuo tyrimu siekiama išanalizuoti populiariausių vartotojo sąsajos tyrimų metodus ir įvertinti juos įvairiais aspektais bei nustatyti jų taikymo atvejus. Taip pat suprojektuoti eksperimentinę erdvę ir atlikti tyrimą su vienu iš vartotojo sąsajos tyrimo metodu. Išanalizuoti rezultatus ir juos palyginti su panašiu vartotojo sąsajos tyrimo metodu. Galiausiai ieškosime būdų pagerinti šio metodo tikslumui. Analizės metu buvo įvertinta 15 vartotojo sąsajos metodų. Remiantis žiniomis įgautomis atliekant literatūros analizę apie vartotojo sąsajos tyrimų atlikimo eigą ir vertinimo parametrus buvo atliktas eksperimentas, kurio tikslas ištirti pelės sekimo tikslumą lyginant su akių sekimo metodo tikslumu. Išaiškinus priežastis lemiančias pelės sekimo metodo tikslumą, jas pašalinome ir pakartojome eksperimentą. Atlikus eksperimentus paaiškėjo, kad pagrindinis veiksnys lemiantis pelės sekimo metodo tikslumą yra dalyvių pasyvumas, o dalyvius informavus apie pelės judinimo būtinybę kartu su akių judesiais, užfiksuotas šio metodo tikslumo padidėjimas iki 47% - 77%. / In this research we are going to analyze most popular user interface research methods and evaluate them in different aspects and determinate their use of cases. In addition, create experimental space for one of the user interface methods research. Analyze results and compare with similar method. Lastly, we will look for solutions to increase its accuracy. 15 user interface research methods were evaluated in analyze stage. From gathered knowledge about user interface research methods and evaluation parameters, experiment was performed. His purpose was to evaluate mouse tracking accuracy as user interface method and compare it with eye tracking method. After causes for its accuracy were found, they were removed and repeated the experiment. After conducting the experiment we found out that the main factor in mouse tracking accuracy is user's inability to move mouse actively. After asking experiment participants to sync their eyes movement with mouse movements we witnessed 47% - 77% accuracy comparing with eye tracking method.

Darbe analizuojama Blackfin procesorių sparta vaizdo apdorojime akių žvilgsnio sekimui. / New Blackfin media processors perfomance was analyzed for video preprocessing in eye gaze tracking.

Magistrinio darbo tikslas – įgyvendinti, graužikų biologinio, aplinkos žymėjimo kvapais ir navigacijos, proceso modelį robotikos srityje. Graužikai aplinkoje orientuojasi analizuodami informaciją gautą iš skirtingų penkių jutimo organų. Regėjimas padeda suvokti aplinkos erdvę, reljefą, atstumus iki objektų. Klausa, suteikia informaciją apie aplink esančius garso šaltinius, besiartinančius gyvūnus. Lytėjimas, padeda nustatyti objekto paviršiaus savybes: karštas ar šaltas, drėgnas ar sausas, minkštas ar kietas. Uoslė ir skonio receptoriai naudojami nustatyti maisto šaltiniui ar teritorijos riboms. Realiame biologiniame pasaulyje gyvūnai gali lengvai analizuoti informaciją gautą iš skirtingų jutimo organų ir ją derinti erdvinės navigacijos procese. Dirbtinėje sistemoje šie duomenys yra gaunami iš sensorių pasižyminčių skirtingomis savybėmis ir techniniais parametrais. Projekto tikslas - išspręsti robotikos uždavinį: tikslo paieškos navigacija naudojant aplinkos žymėjimą. Sukurta sistema imituoja graužiko erdvinės navigacijos procesą naudojant du skirtingus jutimo sensorius: dirbtinę regą ir dirbtinę uoslę. Projekte pristatoma sukurta sistema ir realizuoti erdvinės navigacijos algoritmai naudojantys vaizdinę ir kvapo informaciją. Aprašoma eksperimento vykdymo metodika ir priemonės. / The aim of the master thesis is to implement, rodent’s biological, goal directed navigation based on self-marking process in robotics. Rodents in environment navigate using analyzed information that gets from five different senses. Seeing helps to realize environment’s space, relief, distance from the objects. Hearing sense gives information about sound position of sound sources or other animals. Touch sense helps to determine properties of the surface: is it cold or hot, dry or wet, soft or hard. Olfactory and flavor receptors are used to determine food source or territory range. In real biological world animals could easily analyze and combine information from different sense receptors in spatial navigation process. In artificial system this data we are getting from different type and characteristics sensors. The main aim of this project is to solve robotic task: goal directed navigation based on self -marking method. Created system simulates rodent’s spatial navigation process where in two sensors are used: artificial eyes and artificial nose. This project presents created system and implemented spatial navigation algorithms which are using video and odor tracking based information. The methodology and tools used in experiment are described in this paper.

Šiame darbe buvo ištirtas keleto pasirinktų objekto vaizde sekimo metodų pritaikomumas relaus laiko vaizdo transliavimo sistemose. Išsiaiškinta, kad standartinis blokelių sutapdinimo algoritmas, nors yra pats paprasčiausias iš tirtųjų, yra netinkamas naudoti tokiose sistemose dėl ilgai užtrunkančių skaičiavimų, kurie sukuria papildomą vaizdo vėlinimą. Fazinės koreliacijos metodo taikymo taip pat buvo atsisakyta, nes jo randami vaizdo poslinkio vektoriai yra pernelyg atsitiktiniai. Tiriant būdingųjų taškų paieška ir sutapdinimu grįstus algoritmus buvo išsiaiškinta, kad HARRIS randa daugiausiai taškų iš visų, FAST algoritmas veikia greičiausiai, nors randamų taškų skaičius ir tikslumas yra žymiai mažesnis, o SURF ir MSER algoritmai puikiai balansuoja tarp randamų taškų skaičiaus, jų tikslumo ir skaičiavimų vykdymo greičio. Padarėme išvadas, kad visi tirti būdingųjų taškų sutapdinimu ir paieška pagrįsti metodai, priklausomai nuo uždavinio pobūdžio, gali būti taikomi realaus laiko vaizdo transliacijos sistemos objektams vaizde sekti. / In this thesis we've investigated methods used in object tracking in video sequences, that could be applied in systems of real-time video streaming. We've found out that a standard block matching method, despite being the most simplistic one out of all methods investigated, is also the most time consuming and cannot be applied in real-time systems. Phase correlation method is much faster than block matching, but motion vectors calculated with this algorithm are too random and it would be impractical to use it in real-time object tracking. While investigating feature detection and matching methods we've concluded that HARRIS algorithm finds more feature points than others, FAST algorithm is the fastest, but not very accurate, SURF and MSER algorithms retains the balance between the calculation speed and accuracy of finding feature points. Hence all these algorithms could be applied in real-time video streaming systems to track objects, depending on the contents of the video sequence and the complexity of the task.

Sukurti programinę įrangą dažnai skiriama per mažai laiko, programuotojai priversti skubėti. Dažnai nelieka laiko išsamiems programos testams atlikti, o produktas jau atiduodamas klientui. Programinę įrangą įsigiję vartotojai nori, kad rasti defektai būtų kuo greičiau pašalinti. Programinės įrangos kūrėjai suinteresuoti turėti patikimą grįžtamąjį ryšį su vartotojais ir kaupti defektų istoriją, kad vėliau iš sukauptų duomenų galėtų atlikti statistinius tyrimus. Projekto tikslas - realizuoti universalią programinės įrangos palaikymo sistemą (angl. software support system), pritaikytą tiek programinės įrangos kūrėjams, tiek galutiniams programinės įrangos pirkėjams. Panaudoti naujausias projektavimo ir programavimo technologijas, taip užtikrinant efektyvų tolimesnį sistemos palaikymą. Išanalizuoti ir panaudoti objektiškai orientuotą duomenų modelį, palyginti jį su standartiniais duomenų valdymo modeliais. Ištirti laikines modelių charakteristikas. / Software projects must meet development time constrains and continuously changing requirements. Software developers work under pressure to meet task deadlines and there is often no time left for exhausting software testing. Errors happen. It's very important to find them in proper time, collect and make bug reports. Also corrected errors and bugs can't be forgotten. After shipping beta and final versions of the software, developers miss feedback from the users. To accumulate information about software errors can be a problematic task. Work purpose is to create universal bug reporting system, adapted to software developers and end users. This system is accessible via local network and internet. Application developed using modern OOP technologies and .NET 2.0 Framework. Finally, the object oriented data model research was accomplished. This data model was compared with standard data models. A performance and features of data models was tested. The critical conclusions were accepted.

Magistro baigiamojo darbo tikslas – įgyvendinti realiuoju laiku veikiančius objektų sekimo vaizde algoritmus lauku programuojamų loginių matricų įrenginyje (LPLM) ir ištirti šių algoritmų veikimą. Iškelti uždaviniai pasiekti 3 etapais. Atlikta analitinė objektų sekimo vaizde literatūros apžvalga, išanalizuoti objektų sekimo vaizde algoritmai bei jų įgyvendinimo galimybės LPLM įrenginiuose. Sukurti algoritmai ir programos įgyvendintos viename ir keliuose LPLM įrenginiuose (sinchroniškai) taikant VHDL programavimo kalbą ir veikia realiu laiku. Atlikti sukurtų algoritmų tyrimai ir gautų rezultatų analizė. Ištirtas objektų sekimo stabilumas keičiant apšviestumo lygį, fono sudėtingumą, objekto spalvą, judesio greitį, atstumą iki kameros ir posūkio kampą. Darbo apimtis – 69 psl. teksto be priedų, 72 iliustr., 70 bibliografinių šaltinių, 3 priedai. / The aim of master’s thesis is to investigate the object tracking methods and implement the object tracking algorithms in field programmable gate array (FPGA) devices for real-time execution. The aim is achieved by performing 3 tasks. The analytical review of object tracking methods is performed, reviewing the abilities of algorithms implementation on FPGAs. The object tracking algorithms are implemented in VHDL and distributed on one and few FPGA chips in parallel and works in real-time. The implemented algorithms are investigated and results are analyzed. The stability of different object tracking is investigated by changing the illumination, background complexity, object color, moving velocity, distance to camera and rotation angle. Thesis consists of: 69 p. text without appendixes, 72 figures, 70 bibliographical entries, 3 appendixes included.

Darbe pateiki žvilgsnio ir rankos(sekant vienu metu) taškinio taikinio sekimo parametrai, taikiniui judant (5 10 20 laipnsių per sekundę greičiu). Pateikti gauti sekimo parametrai: paklaidų standartinis nuokrypis, paklaidų standartinis nuokrypis po vėlinimo, vėlinimo laikas. Palyginimui pateikiami sekimo tik žvilgsniu parametrai. / In this work gaze and hand(working together) smooth pursuit target-dot, target-dot mowed by three velocities (5 10 20 degree/second). Obtained the smooth pursuit parameters: errors standart deviation, errors standart deviation after eliminated latency, latency time. For comparison the smooth pursuit was perform only gaze.