Un método y sistema para la estimación de la mirada para cámaras de luz natural

• Autores: Onur Ferhat
• Directores de la Tesis: Fernando Vilariño Freire (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2017
• Idioma: español
• ISBN: 978-84-945373-5-6
• Tribunal Calificador de la Tesis: Arantzazu Villanueva Larre (presid.) , Dimosthenis Karatzas (secret.) , Christian Frisson (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • Los dispositivos de seguimiento de ojos han sido tradicionalmente utilizados sólo dentro de los laboratorios, y requerían profesionales capacitados y mecanismos de configuración elaborados. Sin embargo, en los últimos años el trabajo científico sobre dispositivos fáciles de usar que no requieren ningún hardware especial— aparte de las omnipresentes cámaras frontales en ordenadores, tabletas y móviles— tiene como objetivo hacer esta tecnología accesible. Estos tipos de seguidores tienen varios desafíos adicionales que dificultan el problema, como imágenes de baja resolución proporcionadas por una cámara web normal, las condiciones cambiantes de iluminación ambiental, las diferencias de apariencia personal, los cambios en la postura de la cabeza, etc. La investigación reciente en el campo se ha centrado en todos estos desafíos con el fin de proporcionar mejores resultados de estimación de la mirada en una configuración del mundo real.

    En este trabajo, tratamos de abordar el problema de seguimiento de la mirada en una configuración de cámara única. Primero analizamos todo el trabajo previo en el campo, identificando las fortalezas y debilidades de cada idea probada. Comenzamos nuestro trabajo con un método de estimación de la mirada basado en la apariencia, que es la idea más simple que crea una correlación directa entre un parche de imagen rectangular extraído alrededor del ojo en una imagen de cámara y el punto de mirada. Aquí, hacemos un extenso análisis de los factores que afectan el desempeño de este seguidor en varias configuraciones experimentales, con el fin de abordar estos problemas en futuros trabajos. En la segunda parte de nuestro trabajo, proponemos un método de estimación de la mirada basado en características, que codifica la imagen de la región ocular en una representación compacta. Argumentamos que este tipo de representación es más adecuado para tratar con la pose de la cabeza y cambios en la condición de iluminación, ya que reduce la dimensionalidad de la entrada (es decir, la imagen del ojo) y rompe la conexión directa entre las intensidades de los píxeles de la imagen y la estimación de la mirada. Por último, utilizamos un algoritmo de alineación de la cara para tener una estimación de la postura de cara robusta, usando un modelo 3D personalizado para el sujeto que usa el seguidor. Combinamos esto con una red neuronal convolucional entrenada en un gran conjunto de datos de imágenes para conseguir un seguidor de miradas invariante a la postura de la cara.