基於哈爾特徵及路卡斯-卡納德演算法之雙鏡頭眼動偵測系統 設計

Abstract

科技蓬勃發展，人機互動的方式逐漸捨棄按鍵式的操作，例如在幾年之間，觸控手機逐漸取代按鍵式的手機，由此可以得知，科技產品的操作越來越直觀。但如果是行動不方便的人對於這樣需要碰觸器材的操作方式仍有不便，利用眼動偵測去控制器材的方式就可以解決這樣的問題。本論文'基於哈爾特徵及路卡斯-卡納德演算法之雙鏡頭偵測系統設計'就是期望用簡單的器材(如網路攝影機)，可以進行眼動偵測。 本論文的系統架構分成三個部分：第一部分是在攝影機畫面中辨識出人臉，使用的方法就是哈爾特徵演算法(Haar feature algorithm)，其核心的概念是利用數個簡單的矩形特徵來辨識畫面中的人臉。第二部分是追蹤第一部分辨識出來的眼睛，使用的方法是金字塔型路卡斯-卡納德光流檢測法(Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker)，因為人的眼睛中，瞳孔跟眼白的對比是一個滿明顯的特徵點，利用路卡斯-卡納德演算法追蹤瞳孔在攝影機畫面中移動的軌跡。最後第三部分就是利用眼睛的位移推算出使用者人臉因為觀看的位置不同而轉動的幅度，用這樣的參數去預測使用者看螢幕上的哪個位置。並對不同設置做準確率的實驗，根據實驗結果找出最佳的設置，分析實驗結果提出最佳配置的假說，並用不同的器材來證明這假說是成立的，即得出不同條件下硬體設備如何設置會讓偵測的準確率最高。本論文設計出一套只要使用簡單的設備就可以達到眼動偵測，並且其他人能以一套準則重現最佳配置。