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AUTO-CALIBRACIÓN DE RASTREADOR OCULAR CON ANÁLISIS DE PATRONES Y TÉCNICAS PROBABILISTAS
CARLOS ALBERTO PINEDO GARCIA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial
Calibración
El rastreo ocular es una técnica que mide los movimientos oculares para que un investigador sepa a donde está mirando una persona en un momento dado y la secuencia con la que sus ojos están cambiando de un lugar a otro. Es importante que un rastreador ocular esté calibrado para asegurar que las entradas y salidas están configuradas de forma óptima, y así evitar muchos problemas desde degradación del desempeño e incremento en los errores. En los rastreadores oculares sin compensación los movimientos de la cabeza del participante causan que la calibración deje de ser aceptable. En el mercado existen rastreadores oculares que proporcionan compensación del movimiento de cabeza; sin embargo, tienen un costo mayor. En ésta tesis se propone un método que aprovecha la lectura de un texto para ocultar el proceso de calibración; además, se utiliza calibración incremental y se comprueba si la calibración no excede un margen determinado, en caso contrario, el método propuesto es capaz de re-calibrar el rastreador ocular usando los datos que se obtienen de la lectura de texto y la interacción del usuario con el sistema. Para realizar el proceso de calibración se resuelve un problema de mínimos cuadrados usando factorización QR y rotaciones de Givens, de este modo se pueden añadir restricciones al sistema sin resolver todo el problema cada vez, reduciendo así el costo computacional. Se llevó a cabo un experimento para cuantificar el error en la calibración a través de las diferentes iteraciones. Al usar una resolución de 1440 x 900píxeles la calibración inicial con la técnica propuesta muestra errores absolutos en x de media(e_x) = 278.50píxeles y errores absolutos en y de media(e_y) = 52.22píxeles; es decir,la calibración es más eficiente en el eje vertical que en el eje horizontal. En iteraciones posteriores se observa una reducción del error en la calibración a media(e_x) = 139.92píxeles y media(e_y) = 26.95píxeles.
02-02-2018
Trabajo de grado, maestría
DISEÑO DE SISTEMAS SENSORES
Versión aceptada
acceptedVersion - Versión aceptada
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