Blink-Detection Gruppe 9 Richard Kloibhofer Martin Riederer

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 Präsentation transkript:

Blink-Detection Gruppe 9 Richard Kloibhofer Martin Riederer LU Visual Analysis of Human Motion - WS 09

Aufgabenstellung & Papers Blink Detection bei bestimmter Dauer werden Aktionen gestartet Programmterminierung Entwicklungsumgebung: Matlab Algorithmus orientiert sich an folgender Arbeit: Real Time Eye Tracking and Blink Detection with USB Cameras Autor: Michael Chau and Margrit Betke  

Implementierung Laptop (Sony Vaio) integrierte Webcam Matlab > 2007b Image Aquisitation Toolbox (notwendig) Facefinder Library Autor: Mikael Nilson, 2007

Algorithmus Hauptschritte der Implementierung: Bildaufnahme (30 fps) Gesichtserkennung Augenerkennung Eye Template ermitteln Blink Detection Erkennung

Gesichtserkennung Überprüfung, ob Gesicht vorhanden (Facefinder Library) nur Bildregion, welches das Gesicht beinhaltet, wird verarbeitet      

Augenerkennung zweites Bild wird ermittelt Umwandlung in Grauwertbilder Verbesserung des Kontrasts Ermittlung des Differenzbildes Noise-Filterung morphologische Operation (open) Zählung der zusammenhängenden Regionen

Eye Template Eye Template ermitteln Überprüfung der Y-Koordinaten beider Augen Ermittlung jener Augen, die offen sind (= Eye Template)

Blink Detection Augenregionen der Bilder mit Eye Template vergleichen Korrelationskoeffizient >= Schwellwert Augenregionen ident Start eines Timers bei bestimmter Dauer werden verschiedene Audiofiles abgespielt bzw. Programm beendet

Testergebniss  

Verbesserungen während Eye Tracking Phase möglicher Lösungsansatz   schwaches Kopfnicken wird fälschlicherweise als Augenzwinkern interpretiert identes Problem bei Kopfbewegung von links nach rechts und umgekehrt  möglicher Lösungsansatz für jedes Referenzbild die entsprechenden Augkoordinaten berechnen