Abstract:
Resumo:
O rastreamento ocular é um procedimento que busca não só identificar a direção do
olhar, mas também obter valiosos dados como coordenadas X e Y do objeto de interesse
de um indivíduo, dados que podem servir para análises de processos cognitivos. Nesse
contexto, dentre os tipos de rastreamento ocular, existe um que faz detecção da região
de interesse que requer apenas de um dispositivo (computador ou notebook) com uma
câmera e um software, uma ferramenta considerada de baixo custo por não requerer
equipamentos específicos. Mas nesse caso, existe o desafio de utilizar esse rastreamento
ocular em ambientes com pouca luminosidade. Dessa maneira, diante dessa dificuldade,
motivou-se o estudo de possibilidades de mitigar tal problema. Para tanto, investigou-se
utilizar técnicas de processamento de imagens em busca de fornecer imagens adaptadas ao
rastreamento ocular afim de superar a pouca luminosidade do ambiente além da verificação
do impacto do nível de luminosidade para o rastreamento ocular. Os resultados sugerem,
de modo geral e no contexto desta pesquisa, que o uso das técnicas de processamento
de imagens utilizadas alcança, no melhor dos casos, pouca melhoria para o rastreamento
ocular realizado em ambientes com pouca luminosidade. Já sobre a investigação do impacto
do nível de luminosidade, verificou-se que experimentos realizados com intensidade de luz
acima de 160 lux o rastreamento ocular atingiu taxa de acerto acima de 80%.
Abstract:
Eye tracking is a procedure that seeks not only to identify the direction of the gaze, but
also to obtain valuable data such as X and Y coordinates of an individual’s object of
interest, data that can be used to analyze cognitive processes. In this context, among the
types of eye tracking, there is one that detects the region of interest that only requires
a device (computer or notebook) with a camera and software, a tool considered to be
of low quality. cost for not requiring specific equipment. But in this case, there is the
challenge of using this eye tracking in low-light environments. In this way, in the face of
this difficulty, the study of possibilities to mitigate this problem was motivated. Therefore,
we investigated the use of image processing techniques in order to provide images adapted
to eye tracking in order to overcome the low luminosity of the environment in addition to
verifying the impact of the luminosity level for eye tracking. The results suggest, in general
and in the context of this research, that the use of the image processing techniques used
achieves, in the best of cases, little improvement for eye tracking performed in low-light
environments. Regarding the investigation of the impact of the luminosity level, it was
found that experiments carried out with light intensity above 160 lux, eye tracking reached
a hit rate above 80%.
