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: 109
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
- A study on gaze enhanced user interfaces: committing eye tracking
Bakışla geliştirilmiş kullanıcı arayüzleri üzerine bir çalışma: göz takibi
İBRAHİM FURKAN İNCE
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKyungsung UniversityTasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAE-CHEON YANG
- Designing digitally-enhanced environments for children's play with everyday objects
Çocukların günlük nesnelerle kurdukları oyunlar için sayısal teknolojiyle desteklenmiş ortamlar tasarlamak
İPEK KAY
Doktora
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Güvenliği artırılmış bir çevrimiçi sınav sistemi geliştirilmesi ve teknoloji kabul düzeyinin incelenmesi
Development of a security-enhanced online examination system and examining the technology acceptance level
ARİF CEM TOPUZ
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK KARAMAN
- An enhanced capsule neural network model for heel disease diagnosi̇s using lateral foot x-ray images
Lateral ayak röntgen görüntülerini kullanarak topuk hastalıkları teşhisi için geliştirilmiş kapsül sinir ağı
OSAMAH FADHIL TAHER TAHER
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM ÖZACAR
- An enhanced two phase commit protocol for high performance consistency management in replicated state machines
Çoğaltılmış durum makinelerinde yüksek performanslı tutarlılık yönetimi için geliştirilmiş iki fazlı işlem protokolü
HALİT UYANIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN