An enhanced webcam-based eye tracking system using multiple linear regression for real-time gaze estimation
Gerçek zamanlı bakış tahmini için çoklu doğrusal regresyon kullanan geliştirilmiş web kamerası tabanlı göz takip sistemi
- Tez No: 949020
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA ABUNIMA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Göz takibi alanı, kullanıcının ekranda baktığı yerlerin tahmin edilmesine katkı sağladığı için umut verici bir alandır ve geliştiricilerin bu alana dayalı çeşitli uygulamalar geliştirmelerine yardımcı olur. Bu işlem, bir web kamerası, harici bir kamera veya kızılötesi takip cihazı gibi donanımlar kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu yöntem, özellikle reklamların başarısını ölçmek için temel bir faktör olan tüketici davranışını ve reklama etkileşimini anlamada kullanılabilir. Ancak sorun, kullanıcının bakış pozisyonlarını doğru şekilde tahmin edebilen uygun bir yöntemin bulunması ve bu yöntemin erişilebilir, kolay kullanılır ve düşük maliyetli hale getirilmesidir. Bu nedenle, bu tez çalışması, insan-bilgisayar etkileşimini geliştirmeyi amaçlamakta ve kullanıcının ekrandaki bakış noktalarını tahmin ederek, bu bakışların analiz edildiği ve kullanıcının reklama gözle etkileşimini istatistiksel olarak gösteren bir uygulamada kullanılmasını hedeflemektedir. Bu tezde, göz bebeği tespiti için giriş kaynağı olarak bir web kamerası kullanılması önerilmiştir. Önerilen yöntem iki aşamaya ayrılmıştır: İlk olarak, göz bebeğini tespit etmek için matematiksel hesaplamalar ve morfolojik işlemler gerçekleştirilmiş; ardından, MLR (Çoklu Doğrusal Regresyon) algoritması kullanılarak yeni bakış konumları tahmin edilmiştir. Veritabanını oluşturmak amacıyla iki farklı model önerilmiş ve ayrıca basit baş hareketlerini dikkate almak için bir dönüşüm matrisi (rotation matrix) kullanılmıştır. Önerilen yöntem, ilk modelde %92,58 doğruluk, R² skoru 0,9067, MSE 0,090302 ve RMSE 0,3086 değerleri ile başarılı sonuçlar elde etmiştir. İkinci modelde ise %83,52 doğruluk, R² skoru 0,885, MSE 0,115 ve RMSE 0,33 değerleri elde edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem; yüksek tahmin doğruluğu sağlayan, etkili, erişilebilir, kullanımı kolay ve düşük maliyetli bir alternatif olarak kullanıcıların gözle reklam etkileşiminin uygulanmasında başarılı olmuştur.
Özet (Çeviri)
The field of eye tracking is a promising field as it contributes to predicting the places the user looks at on the screen, which helps developers build several applications based on this field. This is done by relying on a webcam, an external camera, or by using an infrared tracking device, etc. This methodology can be used to understand consumer behavior and interaction with advertising, as it is an essential factor for measuring the success of advertising. The problem lies in finding the right methodology capable of predicting the customer's gaze positions on the screen, in addition to making this methodology available, easy to use, and inexpensive. Therefore, this thesis aims to enhance the interaction between humans and computers by predicting the positions of the customer's gaze on the screen and then employing them in an application that analyzes these gazes and shows statistical information about the interaction of the customer's eyes with the advertisement displayed in front of him. Therefore, in this thesis, it is proposed to use a webcam as an input source to be used in pupil detection. The proposed methodology is divided into two parts, where first mathematical calculations are performed and morphological operations are used to detect the pupil and then, using the MLR algorithm, new gaze locations are predicted. Where two models were proposed to collect the database as well as the rotation matrix was proposed to take into account the simple head movement. The proposed methodology succeeded in predicting with accuracy 92.58%, 0.9067 in R² score, 0.090302 for MSE, and 0.3086 for RMSE in the first model while the second model achieved accuracy 83.52%, 0.885 in R² score, 0.115 for MSE, and 0.33 for RMSE. Finally, the proposed methodology is a suitable, available, easy to use and inexpensive alternative that provides high prediction accuracy and proves effective in applying user eye interaction with advertisements.
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Eksternal etmoidektomiler
Başlık çevirisi yok
ERCÜMENT AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY