Conference publications

Abstracts

XXVI conference

Determining coordinates of the pupil eye in the frames of the video when eye tracking

Pavlenko V.D., Kotov D.G.

Odessa National Polytechnic University, Ukraine, 65044, Odessa, Shevchenko av. 1. Tel.: +3 (0063) 461–74–72, pavlenko_vitalij@mail.ru

Анализ взаимосвязи окуломоторики с центральной нервной системой способствует изучению механизмов работы мозга и их нарушения, выявление динамики психофизиологических состояний человека, закономерностей восприятия, мышления, представлений, дифференциации намерений и установок личности. Широкое применение аппаратных средств айтрекинга в экспериментальных исследованиях нейронных процессов обуславливает востребованность специализированного программного обеспечения для определения координат зрачка глаза в кадрах видеоряда, полученных в ходе айтрекинга .

Разработаны инструментальные программные средства, осуществляющие автоматическое распознавание изображений зрачка глаза в последовательности кадров видеорегистрации и вычисление их координат. Важной особенностью данной информационной технологии является нетребовательность к аппаратному обеспечению. Эксперимент можно осуществить с помощью современного смартфона, оснащенного фронтальной видеокамерой с разрешением 5 Mpx, частотой не менее 120 кадров в секунду и процессором с тактовой частотой от 1800 МГц для обработки данных.

При разработке программных средств были использованы следующие технологии: операционная система для смартфонов и планшетных компьютеров Андроид; библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым исходным кодом – OpenCV (Open Source Computer Vision Library); графическая библиотека Android с открытым исходным кодом - MPAndroidChart; каскад Хаара и искусственные нейронные сети; язык программирования Java. Для поиска объекта на изображении применяется метод Виолы-Джонса, в основу которого положены: интегральное представление изображения по признакам Хаара, построение классификатора на основе алгоритма адаптивного бустинга и способ комбинирования классификаторов в каскадную структуру, что позволяет осуществлять поиск объекта на изображении в режиме реального времени.

• view as PDF (in Russian) (PDF)