Técnicas de visão computacional aplicadas na detecção e rastreamento ocular para a inclusão digital de pessoas com deficiência motora
| dc.contributor.advisor1 | GOMES, Igor Ruiz | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5538297000388112 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0001-7391-1903 | pt_BR |
| dc.creator | MACEDO, Anne Livia da Fonseca | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5256079850110711 | pt_BR |
| dc.creator.ORCID | https://orcid.org/0000-0002-0769-3757 | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2022-09-06T16:04:11Z | |
| dc.date.available | 2022-09-06T16:04:11Z | |
| dc.date.issued | 2021-08-13 | |
| dc.description.abstract | Despite significant advances in information technology, issues related to social exclusion persist, where a large part of the world population does not have access to digital content due to a series of economic, social and educational factors. Some of the people excluded from the digital universe are those with upper limbs impairments, which are normally required to manipulate certain computational devices such as the keyboard. Therefore, digital inclusion efforts have gradually become a social consensus as it involves integrating people with technology and exploring effective methods to ensure the development of applications accessible to all. Different adapted interfaces are being developed to replace conventional peripherals. Many of these proposals are based on eye tracking using computer vision techniques, which conveniently provides distance interaction, without the need for physical contact with the device. Based on this context, the primary purpose of this research was to implement a low-cost computer technology aimed for people with limited mobility, which allows the control of the arrow keys by tracking the movement of the eyes in four directions of interest (up, down, left and right). The system was developed using the C++ programming language with the support of pre-implemented algorithms from the OpenCV library, and focused on the training and application of the Haar Cascade classification method for the localization of the eye region and in the usage of specific computer vision and digital image processing techniques to determine the direction of the gaze based on the recognition of the whiteness of the sclera. The results obtained in the experimental phase reveal that the proposed algorithm demonstrates sufficient potential to enable the real-time use of the system in an appropriate and functional manner. The model indicated satisfactory overall performance in the eye detection by achieving a true positive rate of 82%, accuracy of 87%, sensitivity of 82% and F1 score of 84% and managed to recognize the eye movements in the four directions of interest, with an acceptable response time for running some computing applications. | en |
| dc.description.resumo | A despeito dos avanços significativos na tecnologia da informação, problemas relacionados à exclusão social persistem, com grande parte da população mundial sem acesso aos conteúdos digitais devido uma série de fatores econômicos, sociais e educacionais. Algumas das pessoas excluídas do universo digital são aquelas que apresentam dificuldades em movimentar os membros superiores, que normalmente são requisitados para o acionamento de determinados dispositivos computacionais como o teclado. Diante disso, o esforço para a inclusão digital tornou-se um consenso social, pois abrange a integração das pessoas à informática e a exploração de métodos que garantam a elaboração de tecnologias acessíveis a todos. Diferentes interfaces adaptadas estão sendo desenvolvidas para substituir os periféricos convencionais. Muitas dessas propostas baseiam-se no rastreamento ocular através de técnicas de visão computacional, propiciando a interação à distância, sem a necessidade de contato físico com o dispositivo. Fundamentando-se nesse contexto, o propósito principal desta pesquisa consistiu na implementação de uma tecnologia de baixo custo computacional voltada para pessoas com deficiência motora, que possibilita o acionamento das teclas direcionais ao rastrear o movimento dos olhos para quatro direções de interesse (cima, baixo, esquerda e direita). O sistema foi desenvolvido através da linguagem de programação C++ com o suporte dos algoritmos pré-implementados da biblioteca OpenCV, e concentrou-se no treinamento e aplicação do método de classificação Haar Cascade para a localização da região ocular e no uso de procedimentos específicos de visão computacional e processamento digital de imagens para determinar a direção do olhar com base no reconhecimento da pigmentação branca da esclerótica do globo ocular. Os resultados alcançados na fase experimental demonstram que o algoritmo proposto tem potencial suficiente para permitir o uso do sistema em tempo real, de forma apropriada e funcional. O modelo manifestou desempenho geral satisfatório na detecção dos olhos ao atingir uma taxa de 82% de verdadeiros positivos, 87% de precisão, 82% de sensibilidade e 84% de F1 Score, e foi capaz de reconhecer os movimentos oculares para as quatro direções de interesse, com tempo de resposta aceitável para execução de determinadas aplicações computacionais. | pt_BR |
| dc.identifier.citation | MACEDO, Anne Livia da Fonseca. Técnicas de visão computacional aplicadas na detecção e rastreamento ocular para a inclusão digital de pessoas com deficiência motora. 2021. Trabalho de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Computação, Campus Universitário de Castanhal, Universidade Federal do Pará, Castanhal, 2021. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4386. Acesso em:. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/4386 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.source.uri | Disponível via internet no e-mail: bibufpacastanhal@gmail.com | pt_BR |
| dc.subject | Inclusão digital | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizagem de máquina | pt_BR |
| dc.subject | Visão computacional | pt_BR |
| dc.subject | Rastreamento ocular | pt_BR |
| dc.subject | Tecnologia assistiva | pt_BR |
| dc.subject | Digital inclusion | en |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | Computer vision | en |
| dc.subject | Eye tracking | en |
| dc.subject | Assistive technologie | en |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS | pt_BR |
| dc.title | Técnicas de visão computacional aplicadas na detecção e rastreamento ocular para a inclusão digital de pessoas com deficiência motora | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |