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Detecção e rastreamento de íris para implementação de uma interface homem-computador

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/1397
Date10 August 2010
CreatorsFernandes Junior, Valmir
ContributorsMarengoni, Maurício
PublisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, BR, Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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