Algoritmo de seguimiento de la orientación de la cabeza y de los ojos en tiempo real mediante mecanismos adaptativos de extracción y refinamiento de características
Autores: Ye, Ming-Chang; Ding, Jian-Jiun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Algoritmo de seguimiento de la orientación de la cabeza y de los ojos en tiempo real mediante mecanismos adaptativos de extracción y refinamiento de características
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Seguimiento ocular
Imagen de profundidad
Imagen infrarroja
Detección facial
Visión por computadora
Coordenada de píxel
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Proponemos un método rápido de seguimiento ocular que utiliza la imagen de profundidad y la imagen infrarroja (IR) en escala de grises utilizando un algoritmo tradicional de procesamiento de imágenes. Dado que una imagen IR contiene un rostro y la imagen de profundidad correspondiente, el método localiza la coordenada real de la cámara con alta velocidad (>90 cuadros por segundo) y con un error aceptable. El método aprovecha la información de profundidad para localizar rápidamente el rostro reduciendo el tamaño de los globos oculares. El método disminuye la tasa de error pero acelera la velocidad de operación. Después de encontrar la región del rostro, se utilizan algoritmos de visión por computadora menos complicados a alta velocidad de ejecución. Se utilizan mecanismos de refinamiento para extraer características y determinar la distribución de bordes para localizar la posición del globo ocular y transformar la coordenada de píxel de la imagen a la coordenada real.
Descripción
Proponemos un método rápido de seguimiento ocular que utiliza la imagen de profundidad y la imagen infrarroja (IR) en escala de grises utilizando un algoritmo tradicional de procesamiento de imágenes. Dado que una imagen IR contiene un rostro y la imagen de profundidad correspondiente, el método localiza la coordenada real de la cámara con alta velocidad (>90 cuadros por segundo) y con un error aceptable. El método aprovecha la información de profundidad para localizar rápidamente el rostro reduciendo el tamaño de los globos oculares. El método disminuye la tasa de error pero acelera la velocidad de operación. Después de encontrar la región del rostro, se utilizan algoritmos de visión por computadora menos complicados a alta velocidad de ejecución. Se utilizan mecanismos de refinamiento para extraer características y determinar la distribución de bordes para localizar la posición del globo ocular y transformar la coordenada de píxel de la imagen a la coordenada real.