Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и автоматизация, 2021, выпуск 20, том 2, страницы 435–462
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.7
(Mi trspy1149)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Быстрый трекинг зрачка, основанный на исследовании гранично-ступенчатой модели изображения и многомерной оптимизации методом Хука-Дживса

Ю. В. Грушко, Р. И. Паровик

ФГБОУ ВО «Камчатский государственный университет им. Витуса Беринга»
Аннотация: Предлагается новый быстрый метод регистрации движения глаз в режиме реального времени на основе исследования гранично-ступенчатой модели полутонового изображения оператором Лапласиан – Гауссиана и нахождения нового предложенного дескриптора накопленных разностей (идентификатора точек), который отображает меру равноудаленности каждой точки от границ некоторой относительно монотонной области (например, зрачок глаза). Работа данного дескриптора исходит из предположения о том, что зрачок в кадре является наиболее округлой монотонной областью, имеющей высокий перепад яркости на границе, пиксели области должны иметь интенсивность меньше заранее заданного порога (но при этом зрачок может не являться самой темной областью на изображении). Учитывая все вышеперечисленные характеристики зрачка, дескриптор позволяет достичь высокой точности детектирования его центра и размера в отличии от методов, основанных на пороговой сегментации изображения, опирающихся на предположение о зрачке как наиболее темной области, морфологических методов (рекурсивная морфологическая эрозия), корреляционных или методов, исследующих только граничную модель изображения (преобразование Хафа и его вариации с двумерным и трехмерным пространствами параметров, алгоритм Starburst, Swirski, RANSAC, ElSe).
Исследована возможность представления задачи трекинга зрачка как задачи многомерной оптимизации и ее решение неградиентным методом Хука –Дживса, где в качестве целевой функции выступает функция, выражающая дескриптор. При этом отпадает необходимость в вычислении дескриптора каждой точки изображения (составления специальной аккумуляторной функции), что значительно ускоряет работу метода.
Проведен анализ предложенных дескриптора и метода, а также разработан программный комплекс на языке Python 3 (визуализация) и C++ (ядро трекинга) в лаборатории физико-математического факультета Камчатского государственного университета им. Витуса Беринга, позволяющий иллюстрировать работу метода и осуществлять трекинг зрачка в режиме реального времени.
Ключевые слова: математические модели, детекторы, дескрипторы, окулография, айтрекинг, амиотрофический склероз, зрачок, Лапласиан-Гауссиана, метод Хука-Дживса, численная оптимизация, преобразование Хафа.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации AAAA-A20-120021190005-5
Работа выполнена при грантовой поддержке Министерства образования Камчатского края, Региональный инновационный конкурс в Камчатском крае, в номинации «научно-исследовательские и инновационные проекты в области техники и технологии», приказ №123, от 29.10.2019 г. Работа выполнена в рамках темы НИР КамГУ им. Витуса Беринга №AAAA-A20-120021190005-5.
Поступила в редакцию: 12.01.2021
Тип публикации: Статья
УДК: 004.93, 004.94
Образец цитирования: Ю. В. Грушко, Р. И. Паровик, “Быстрый трекинг зрачка, основанный на исследовании гранично-ступенчатой модели изображения и многомерной оптимизации методом Хука-Дживса”, Информатика и автоматизация, 20:2 (2021), 435–462
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GruPar21}
\by Ю.~В.~Грушко, Р.~И.~Паровик
\paper Быстрый трекинг зрачка, основанный на исследовании гранично-ступенчатой модели изображения и многомерной оптимизации методом Хука-Дживса
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2021
\vol 20
\issue 2
\pages 435--462
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1149}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.7}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1149
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v20/i2/p435
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:165
    PDF полного текста:92
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024