Eye detection in video images with complex Background

Detection of human eye is a significant but difficult task. This paper presents an efficient eye detection approach for video images with complex background. The propose method has two main phases to find eye pair such as locating face and eye region and finding eye. In the first phase the novel approach to fast locating the face and eye region is developed. In the second phase eye finding directed by knowledge is introduced in detail. Both phases developed using Mat lab 7.5. The proposed method is robust against moderated rotations, clustered background, partial face occlusion and glass wearing. We prove the efficiency of our proposed method in detection of eyes complex background i.e. both indoor and outdoor environmen

Control dinámico de sensor de cámara de captura como preproceso de reconocimiento ocular

Uno de los aspectos más difíciles de resolver cuando se realiza procesamiento de imágenes oculares en ambientes de diversas exposiciones lumínicas y con movimientos aleatorios de la cámara de captura, es el de homogenización de la imagen que se introduce al algoritmo de reconocimiento. El sistema propuesto utiliza dinámicamente los controles electrónicos de brillo y contraste del sensor de la cámara de captura (CCD, CMOS, etc.) lo que permite independizar cualquier sistema de reconocimiento ocular de las condiciones ambientales, simplificando de manera significativa el algoritmo de reconocimiento de imágenes por tener que trabajar con menos variables.One of the more difficult aspects of solving when an ocular image processing is made in atmospheres with several light exposition and aleatory movements of the capture camera, it’s the image standardization which is introduced in the recognition algorithm. The proposed system uses dynamically the electronic control parameters (brightness and contrast) of the capture camera sensor (CCD, CMOS, others) what allows to any ocular recognition system to be independent of the environmental conditions, simplifying the images recognition algorithm to work with less variables.IV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Control dinámico de sensor de cámara de captura como preproceso de reconocimiento ocular

Uno de los aspectos más difíciles de resolver cuando se realiza procesamiento de imágenes oculares en ambientes de diversas exposiciones lumínicas y con movimientos aleatorios de la cámara de captura, es el de homogenización de la imagen que se introduce al algoritmo de reconocimiento. El sistema propuesto utiliza dinámicamente los controles electrónicos de brillo y contraste del sensor de la cámara de captura (CCD, CMOS, etc.) lo que permite independizar cualquier sistema de reconocimiento ocular de las condiciones ambientales, simplificando de manera significativa el algoritmo de reconocimiento de imágenes por tener que trabajar con menos variables.One of the more difficult aspects of solving when an ocular image processing is made in atmospheres with several light exposition and aleatory movements of the capture camera, it’s the image standardization which is introduced in the recognition algorithm. The proposed system uses dynamically the electronic control parameters (brightness and contrast) of the capture camera sensor (CCD, CMOS, others) what allows to any ocular recognition system to be independent of the environmental conditions, simplifying the images recognition algorithm to work with less variables.IV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tecnicas de seguimiento de caracteristicas faciales en secuencias de imágenes basadas en metodos de libre modelo.

Las características faciales juegan un papel importante en el desarrollo de sistemas basados en visión por computador para diferentes aplicaciones como son: la interacción hombre maquina, reconocimiento automático de expresiones faciales o también la identificación de la fatiga en conductores de automóviles, dentro de estos sistemas, el seguimiento de características faciales es una de las etapas que necesitan ser desarrolladas, por lo tanto, este documento se centra en la revisión de las diferentes técnicas para el seguimiento de características faciales, como son métodos de libre modelo (filtro de Kalman, filtro de partículas, entre otras)

Tecnicas de seguimiento de caracteristicas faciales en secuencias de imágenes basadas en metodos de libre modelo.

Las características faciales juegan un papel importante en el desarrollo de sistemas basados en visión por computador para diferentes aplicaciones como son: la interacción hombre maquina, reconocimiento automático de expresiones faciales o también la identificación de la fatiga en conductores de automóviles, dentro de estos sistemas, el seguimiento de características faciales es una de las etapas que necesitan ser desarrolladas, por lo tanto, este documento se centra en la revisión de las diferentes técnicas para el seguimiento de características faciales, como son métodos de libre modelo (filtro de Kalman, filtro de partículas, entre otras)

Low-cost eye-tracking for human computer interaction

Knowing the user\u27s point of gaze has long held the promise of being a useful methodology for human computer interaction. However, a number of barriers have stood in the way of the integration of eye tracking into everyday applications, including the intrusiveness, robustness, availability, and price of eye-tracking systems. The goal of this thesis is to lower these barriers so that eye tracking can be used to enhance current human computer interfaces. An eye-tracking system was developed. The system consists of an open-hardware design for a digital eye tracker that can be built from low-cost off-the-shelf components, and a set of open-source software tools for digital image capture, manipulation, and analysis in eye-tracking applications. Both infrared and visible spectrum eye-tracking algorithms were developed and used to calculate the user\u27s point of gaze in two types of eye tracking systems, head-mounted and remote eye trackers. The accuracy of eye tracking was found to be approximately one degree of visual angle. It is expected that the availability of this system will facilitate the development of eye-tracking applications and the eventual integration of eye tracking into the next generation of everyday human computer interfaces