Real-time detection and tracking of human eyes in video sequnces
Video görüntülerinde gerçek zamanlı insan gözü saptama ve takibi
- Tez No: 167014
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Öz VIDEO GÖRÜNTÜLERİNDE GERÇEK ZAMANLI İNSAN GÖZÜ SAPTAMA VE TAKİBİ SAVAŞ, Zafer Yüksek Lisans, Elektrik-EIektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Uğur HALICI Ağustos 2005, 98 sayfa Bilgisayarla görme alam için güçlü, çevre etmenlerinden etkilenmeyen insan gözünün saptanması problemi temel ve uğraştırıcı bir problem olmuştur. Bu problem, sadece kendi alam ile sınırlı kalmayan aynı zamanda diğer yüz nitelerinin bulunması ve insan?makine etkileşimi problemlerinde de yardımcı amaçlı kullanılabilir. Geçmiş birçok çalışma, insan gözünün yerininin saptanması yeteneğine sahiptir fakat bu tezdeki ana amaç, sadece gözün saptanması değil; gerçek-zamanlı, güçlü, ölçeklendirmeden bağımsız göz takip eden ve göz hareketlerini göz bebeği hareketlerini takip ederek saptayan bir sistem geliştirilmesidir. Tasarladığımız göz takip edici sistem Bradski tarafından geliştirilen Sürekli Uyarlanan Mean-Shift ve Turk & Pentland tarafından geliştirilen Özyüz metotları kullanılarak geliştirilmiştir. Özyüzleri kullanarak ölçekten bağımsız cisim saptama gerçekleştiren geçmiş çalışmalar, genellikle hız problemine sebep olan sınırlı sayıda ve önceden belirlenen ölçekteki cisimleri saptamaya dayanmaktadır; dolayısıyla bunun üstesinden gelebilmek için CAMSHIFT algoritması sonucu elde edilen bilgilerin kullanıldığı uyarlanabilen özyüz yöntemi geliştirilerek hızlı ve ölçekten bağımsız bir göz takibi geliştirilmiştir. vıİlk olarak; kameradan alman görüntüdeki insan yüzü önceden belirlenen renk değerlerinin, burada insan ten rengidir, tespit edilmesine dayalı bir algortima olan CAMSHIFT algoritması kullanılarak tespit edilmektedir. Tespit edilen yüz alanı göz arama süreci sırasında daha iyi sonuçlar elde edebilmek amacıyla renk uzayı çevirimi ve eşikleme gibi bir dizi adımlardan geçirilmektedir. Bu önsüreçleme adımlarından sonra insan yüzünün geometrik özellikleri kullanılarak sol ve sağ gözler için arama bölgeleri belirlenir ve gözlerin ayrı ayrı saptanabilmesi için kullanılacak eğitim görüntüleri CAMSHIFT algoritması tararından elde edilen en bilgisine göre tekrar boyutlandırılır. Gözlerin tespit edilmesinden sonra göz bölgeleri, temeli aktif dış hatlar metoduna dayanan göz bebeği ve göz alam saptama algoritmalarına ayrı ayrı geçirilerek göz bebeği ve göz alanları işaretlenir. Son olarak göz bebeğinin göz alanına göre konumunun değerlendirilmesi sonucu insan bakış yönü bilgisi çıkarılır. Bu tez çalışmasının sonucu olarak kullanıcı arayüzünde göz alam ve göz bebeğinin işaretlendiği, insan-makine etkileşiminde kullanılabilecek çeşitli çıktıların yer aldığı, renk uzayı çevrimlerinin ve eşikleme tiplerinin cisim takibindeki etkilerinin test edilmesine olanak sağlayan“TrackEye”yazılımı hazırlanmıştır. Anahtar Kelimeler : Göz Takibi, Sürekli Uyarlanan Mean-Shift algoritması, Özyüz Yöntemi, Ana Bileşen Analizi, Aktif Dış Hatlar, Intel Açık Kod Bilgisayarla Görme Kütüphanesi (OpenCV) vıı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT REAL-TIME DETECTION AND TRACKING OF HUMAN EYES IN VIDEO SEQUENCES SAVAŞ, Zafer M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Uğur HALICI August 2005, 98 Pages Robust, non-intrusive human eye detection problem has been a fundamental and challenging problem for computer vision area. Not only it is a problem of its own, it can be used to ease the problem of finding the locations of other facial features for recognition tasks and human-computer interaction purposes as well. Many previous works have the capability of determining the locations of the human eyes but the main task in this thesis is not only a vision system with eye detection capability; Our aim is to design a real-time, robust, scale-invariant eye tracker system with human eye movement indication property using the movements of eye pupil. Our eye tracker algorithm is implemented using the Continuously Adaptive Mean-Shift (CAMSHIFT) algorithm proposed by Bradski and the EigenFace method proposed by Turk & Pentland. Previous works for scale invariant object detection using Eigenface method are mostly dependent on limited number of user predefined scales which causes speed problems; so in order to avoid this problem an adaptive eigenface method using the information extracted from CAMSHIFT algorithm is implemented to have a fast and scale invariant eye tracking. First of all; human face in the input image captured by the camera is detected using the CAMSHIFT algorithm which tracks the outline of an irregular shaped object that IVmay change size and shape during the tracking process based on the color of the object. Face area is passed through a number of preprocessing steps such as color space conversion and thresholding to obtain better results during the eye search process. After these preprocessing steps, search areas for left and right eyes are determined using the geometrical properties of the human face and in order to locate each eye indivually the training images are resized by the width information supplied by the CAMSHIFT algortihm. Search regions for left and right eyes are individually passed to the eye detection algortihm to determine the exact locations of each eye. After the detection of eyes, eye areas are individually passed to the pupil detection and eye area detection algorithms which are based on the Active Contours method to indicate the pupil and eye area. Finally, by comparing the geometrical locations of pupil with the eye area, human gaze information is extracted. As a result of this thesis a software named“TrackEye”with an user interface having indicators for the location of eye areas and pupils, various output screens for human-computer interaction and controls for allowing to test the effects of color space conversions and thresholding types during object tracking has been built. Keywords : Eye Tracking, Continuously Adaptive Mean-Shift Algorithm, EigenFace method, Principal Component Analysis, Active Contours, Intel Open Source Computer Vision Library (OpenCV)
Benzer Tezler
- Görsel servo kontrol yöntemi ile bir insansız hava aracının kontrol edilmesi
Control of an unmanned aerial vehicle using visual servo control
ZEHRA CEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Ardışık sayısal görüntülerde çok sayıda hareketli nesnenin tespiti, izlenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması (ntits)
Detection, tracking, identification and classification of multiple moving objects in sequential digital images (ntits)
KEMAL BOZKURT
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN ELMAS
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
- Raspberry Pi kartı kullanarak nesne tespit ve takip robotunun tasarımı ve modellenmesi
Design and modeling of object detection and tracking robot with using raspberry Pi
TANER YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAVAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER ASLAN
- Video görüntülerinden trafik kazası riskini gerçek zamanlı belirleyen bir sistem tasarımı
A system design for determining traffic accident risk from real-time video images
UYGAR ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Gerçek zamanda hareketli nesnelerin izlenmesi ve aktivite analizi
Real time tracking of moving objects and action analysis
EYÜP GEDİKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MURAT EKİNCİ