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Im Rahmen dieser Studienarbeit wird eine Software zur Demonstration der Fähigkeiten eines Gaze Trackers beschrieben und im praktischen Teil auch implementiert. Den Anfang macht ein Überblick über vorhandene Anwendungen an der Universität Koblenz, sowie in der freien Wirtschaft. Anschließend kommt die Sprache auf die Funktionalität des Cursors, der Klicks anhand einer Dwell Time ermittelt und im gesamten Programm einsetzbar ist. Dazu werden verschiedene Optimierungen vorgestellt und mathematisch hergeleitet.
In dieser Arbeit wurde die Erstellung eines Demonstrators für gaze tracking Systeme beschrieben. Dabei wurde zunächst die Funktionsweise eines gaze trackers beschrieben, sowie auf bereits existierende Anwendungen für Menschen mit körperlicher Behinderung eingegangen. Die Einsatzgebiete für eine Benutzerschnittstelle über die Augen sind vielfältig und bietet noch viel Raum für weitere Anwendungen.
In dieser Arbeit werden mehrere Verfahren zur Superresolution, die zwei unterschiedlichen Ansätzen zuzuordnen sind, implementiert und miteinander verglichen. IBP, ein Verfahren, welches der Tomographie ähnelt, stellt den klassischen Ansatz der Superresolution dar. Das Prinzip von IBP ist leicht verständlich und relativ einfach zu implementieren, hat aber den Nachteil, keine eindeutigen Lösungen zu produzieren, da es schwer ist, Vorwissen mit einfließen zu lassen. Bei den statistischen Verfahren erweist es sich als äußerst zeitkritisch, die Systemmatrix M vorzuberechnen. Capel und Zisserman haben beim Maximum-Likelihood-Verfahren eine starke Rauschanfälligkeit festgestellt. Der Vergleich ergibt, dass IBP in punkto Bildqualität Maßstäbe setzt, zumindest bei kaum verrauschten Eingangsbildern und guter Registrierung. Allerdings stellen viele Eingangsbilder wegen des linearen Laufzeitverhaltens ein Problem dar. Die statistischen Verfahren liefern bei stark verrauschten Eingangsbildern bessere Ergebnisse als IBP. Durch viele Eingangsbilder lassen sich diese noch weiter verbessern. Die bei vorberechneten Systemmatrizen nahezu konstante Laufzeit und ihre Robustheit bei Rauschen prädestinieren die statistischen Verfahren für solche Bildserien. Ungenau registrierte Eingangsbilder wiederum führen bei allen Verfahren zu unscharfen Ergebnissen.
In dieser Arbeit werden jeweils ein Verfahren aus den beiden Bereichen der Bildregistrierung implementiert und beschrieben. Eine direkte und eine merkmalsbasierte Methode werden verglichen und auf ihre Grenzen hin überprüft. Die implementierten Verfahren funktionieren gut und registrieren beide verschiedene Bildserien subpixelgenau. Bei der direkten Methode ist vor allem die Wahl des Transformationsmodells ausschlaggebend. Auch das Einbetten der Methode in eine Gaußpyramidenstruktur hat sich als wichtig herausgestellt. Da die merkmalsbasierte Methode aus verschiedenen Komponenten aufgebaut ist, kann jeder einzelne Schritt durch unterschiedliche Verfahren ausgetauscht werden, so z.B. die Detektion der Merkmale durch Tomasi-Kanade, SIFT oder Moravec. In der direkten Methode kann die Genauigkeit der Ergebnisse zum einen durch den gewählten Schwellwert und zum anderen durch die Anzahl der Pyramidenstufen beeinflusst werden. Bei der merkmalsbasierten Methode wiederum können unterschiedlich viele Merkmale benutzt werden, die einen unterschiedlich hohen Schwellwert besitzen können. Es wird gezeigt, dass beide Methoden zu guten Ergebnissen führen, wenn davon ausgegangen wird, dass die Verschiebung sowie die Rotation gering sind. Bei stärkeren Veränderungen jedoch wird die direkte Methode recht ungenau, während die merkmalsbasierte Methode noch gute Ergebnisse erzielt. An ihre Grenze gerät sie erst, wenn entweder der Bildinhalt sich stark ändert, oder die Rotationen einen Winkel von 20° überschreitet. Beide Verfahren arbeiten also subpixelgenau, können aber unter verschiedenen Voraussetzungen zu Ungenauigkeiten führen. Werden die jeweiligen Probleme der beiden Methoden beachtet und am besten bei der Aufnahme oder vor der Registrierung eliminiert, so können sehr gute Ergebnisse erzielt werden.
There are a few systems high and low-cost ones for gaze tracking. Normally low-cost systems go in hand with low-resolution cameras. Here the image quality is poor, so the algorithms for detecting the gaze have to work more precisely. But how to test and analyse them correctly, when there is a bad image quality and no reference point known? The idea of this work is, to generate synthetic eye images, where the reference points are known, because they are mainly manually set and then to test and analyse the algorithms with these synthetic images. By switching on features like gaussian noise or a second glint-like reflection point, it is possible to stepwise approximate the synthetic images close to reality. In fact the experiments will lead to an improvement of the algorithms used in a low-resolution system environment.
Erweiterung der Spielegraphik von Cam2Dance durch den Einsatz von Shadern und komplexen Modellen
(2006)
The goal of this work is evaluation and optimization of several eye-tracking algorithms for estimation of relevant features regarding accuracy. The extracted features are pupil- and glintcenters. The algorithms are applicable to off the shelf cameras. A synthetic model of the eye was modified and utilized. The model was used to supply ground truth for the evaluation of the methods.
