Detección de movimientos del globo ocular mediante Procesamiento Digital de Imágenes para la interacción persona-computadora

• Autores: Di Iorio, Luciano José
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Comas, Diego Sebastián; Meschino, Gustavo Javier
• Materia: Aplicaciones informáticas; Personas con discapacidad (PCD); Movimiento del globo ocular; Detección de movimientos
• Institución: Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería

La interacción persona-computadora es hoy en día una acción imprescindible en la vida diaria de cualquier persona. En determinadas situaciones es un requisito contar con mecanismos alternativos de interacción, por fuera de los tradicionales, por ejemplo, con el fin de expandir tanto las capacidades de comunicación como del movimiento y traslado de personas con movilidad reducida. El Procesamiento Digital de Imágenes brinda herramientas adecuadas para la detección y seguimiento del movimiento del globo ocular, específicamente, la segmentación del iris/pupila. En este Proyecto, se desarrolló un método que permite a) la segmentación del iris con el fin de detectar la posición relativa del globo ocular a partir de secuencias de imágenes obtenidas con una cámara web, como único dispositivo de captura, sin requerir hardware adicional; y b) la identificación de movimientos relativos del ojo y gestos traducidos a movimiento y acciones de un cursor en una computadora. El método se implementó en una interfaz gráfica de usuario en MatLab®, incluyendo elementos de calibración y ajustes de los parámetros del método, permitiendo evaluar la interacción persona-computadora. Se partió de la determinación de una región de interés a partir del uso de un objeto de referencia adhesivo colocado en la frente del usuario. Con base en la posición detectada del objeto de referencia, se realizó el preprocesamiento y posterior detección y segmentación del iris por medio de la Transformada de Hough para circunferencias. Los resultados indican que los métodos desarrollados en el Proyecto resultan una solución robusta y adecuada, resultando mínimamente invasiva para el usuario. Se presenta un análisis detallado de posibles mejoras de los métodos propuestos, incluyendo el uso de técnicas de Inteligencia Computacional, como son las Redes Neuronales Profundas, para la segmentación del iris lo que podría mejorar sustancialmente la robustez y sensibilidad de la detección y seguimiento de movimientos. Mail de los autores Luciano Di iorio
Fil: Di Iorio, Luciano José. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina