Design and implementation of real-time eye detection and tracking system based on gpu
Grafik işleme ünitesi tabanlı gerçek zamanlı göz bulma ve takip sistemi'nin tasarlanması ve uygulanması
- Tez No: 444443
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Temassız ve uzaktan kamera tabanlı göz tespit ve takip sistemleri, sürücü yorgunluk tespiti, insan makine etkileşiminde bakış tespiti, iris tanıma, yüz optimizasyonu ve otonom yüz tespit sistemleri gibi birçok bilgisayarlı görü uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda gerçek zamanlı çalışma problemi yaşanıldığından ötürü, algoritmaların başarım hızının arttırılması her zaman önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu yönde birçok algoritma geliştirilmesine rağmen hesaplama sürelerinin fazla olması gömülü sistemlerde problem oluşturmaktadır. Oysaki, gelişmekte olan Grafik İşleme Ünitesi barındıran sistemler, algoritmaların paralel olarak çalışmasına imkan sunmakta ve böylece hesaplama süreleri oldukça düşürülebilmektedir. Bu Tezde, göz tespit ve takip sistemi için gerçek zamanlı çalışan bir algoritma tasarlanmış ve uygulanmıştır. Algoritmanın tasarlanmasında, yakın kızıl ötesi kullanılarak aktif göz tespiti ve özellik tabanlı hibrit yaklaşım sunulmuştur. Yakın kızıl ötesi göz tespit algoritmasında ise daha önce kullanılmayan, SCFace veritabanı ile test edildiğinde diğer metotlara nazaran yaklaşık 10 kat hızlı göz tespiti yapabilen bir metot katkı olarak sağlanmıştır. Ayrıca, mevcut takip metotlarından Cam-Shift ve Optical Flow yöntemleri 30 kişilik oluşturulan bir video veritabanı ile deneylerle incelenip tasarımda yer almıştır. Tasarlanan algoritma performans yönünden başarıların karşılaştırılabilmesi için hem Raspberry Pi, Banana Pi Pro, Beagle Bone Black ve LeMaker Guitar gibi CPU tabanlı gömülü sistemler hem de GPU tabanlı Jetson TK1 gömülü sistemi kullanılarak uygulanmıştır. Paralel hesaplamaya imkan sağlayan GPU teknolojisi ile yaklaşık 10 kat hızlı sonuç performansının avantajları sergilenmiştir.
Özet (Çeviri)
Non-Contact and remote camera-vision based eye detection and tracking systems has been widely used in many applications such as fatigue detection for the drivers, gaze detection for human-machine interfaces, iris recognition, and face normalization for automatic face detection systems. For these applications have the limitation of the real-time, how to accelerate the speed of the eye detection has always been an important topic. Until now, there has been several algorithm developed to decrease the computing time. Since the computational throughput still limits the types of algorithms that can be implemented in real time. However, the developing current Graphical Processing Units (GPU) offers algorithms in real time due to allow parallel programming and decreases the computing time. In this thesis, a real time algorithm is designed and implemented for eye detection and tracking system. An hybrid eye detection algorithm consist of feature based passive eye detection method and IR based active eye detection method is proposed. A new fast eye detection approach having 10 times fast performance with evaluated SCFace database on near infrared based eye detection has been proposed as a contribution. Also, the tracking methods such as Cam-Shift and Optical Flow methods are investigated with a created database including 30 people for the algorithm. The designed algorithm is implemented both CPU based embedded systems as Raspberry Pi, Banana Pi Pro, Beagle Bone Black, LeMaker Guitar and GPU based system Jetson TK1 for comparison. . The parallel computing advantages are presented for GPUs having higher almost ten times fast computation than CPU based systems.
Benzer Tezler
- Gerçek-zamanlı video-oküulografik bakış yönü tespit ve takip sisteminin tasarımı ve gerceklemesi
Design and implementation of a real-time video-oculographic gaze detection and tracking system
CİHAN TOPAL
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT AKINLAR
- MEMS sensor platform for vital monitoring under mri and intraocular pressure measurement
Yaşamsal işaretlerin ve göz içi basıncın ölçülmesine yönelik MEMS basınç ölçer platformunun geliştirilmesi
PARVIZ ZOLFAGHARI
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU
- Gerçek zamanlı stereo görme sisteminin FPGA'de tasarımı ve uygulaması
FPGA design and implementation of a real-time stereo vision system
NILUFAR ISAKOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. COŞKUN. SÖNMEZ
- Sürücü uykululuğunun gerçek zamanlı görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile tespitine yönelik bir sistem tasarımı ve uygulaması
Designing and implementation of driver sleepiness detection system by using real-time image processing and machine learning techniques
MUHAMMED OZAN AKI
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN UMUT
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR