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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2018.tde-03032018-131956
Documento
Autor
Nome completo
Fernando Omar Aluani
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Morimoto, Carlos Hitoshi (Presidente)
Coutinho, Flávio Luiz
Thomaz, Carlos Eduardo
Título em português
Avaliação de desempenho de algoritmos de estimação do olhar para interação com computadores vestíveis
Palavras-chave em português
Computação vestível
Consumo de energia
Rastreamento do olhar
Resumo em português
Cada vez mais o rastreamento do olhar tem sido usado para interação humano-computador em diversos cenários, como forma de interação (usualmente substituindo o mouse, principalmente para pessoas com deficiências físicas) ou estudo dos padrões de atenção de uma pessoa (em situações como fazendo compras no mercado, olhando uma página na internet ou dirigindo um carro). Ao mesmo tempo, dispositivos vestíveis tais quais pequenas telas montadas na cabeça e sensores para medir dados relativos à saúde e exercício físico realizado por um usuário, também têm avançado muito nos últimos anos, finalmente chegando a se tornarem acessíveis aos consumidores. Essa forma de tecnologia se caracteriza por dispositivos que o usuário usa junto de seu corpo, como uma peça de roupa ou acessório. O dispositivo e o usuário estão em constante interação e tais sistemas são feitos para melhorar a execução de uma ação pelo usuário (por exemplo dando informações sobre a ação em questão) ou facilitar a execução de várias tarefas concorrentemente. O uso de rastreadores de olhar em computação vestível permite uma nova forma de interação para tais dispositivos, possibilitando que o usuário interaja com eles enquanto usa as mãos para realizar outra ação. Em dispositivos vestíveis, o consumo de energia é um fator importante do sistema que afeta sua utilidade e deve ser considerado em seu design. Infelizmente, rastreadores oculares atuais ignoram seu consumo e focam-se principalmente em precisão e acurácia, seguindo a ideia de que trabalhar com imagens de alta resolução e frequência maior implica em melhor desempenho. Porém tratar mais quadros por segundo ou imagens com resolução maior demandam mais poder de processamento do computador, consequentemente aumentando o gasto energético. Um dispositivo que seja mais econômico tem vários benefícios, por exemplo menor geração de calor e maior vida útil de seus componentes eletrônicos. Contudo, o maior impacto é o aumento da duração da bateria para dispositivos vestíveis. Pode-se economizar energia diminuindo resolução e frequência da câmera usada, mas os efeitos desses parâmetros na precisão e acurácia da estimação do olhar não foram investigados até o presente. Neste trabalho propomos criar uma plataforma de testes, que permita a integração de alguns algoritmos de rastreamento de olhar disponíveis, tais como Starburst, ITU Gaze Tracker e Pupil, para estudar e comparar o impacto da variação de resolução e frequência na acurácia e precisão dos algoritmos. Por meio de um experimento com usuários analisamos o desempenho e consumo desses algoritmos sob diversos valores de resolução e frequência. Nossos resultados indicam que apenas a diminuição da resolução de 480 para 240 linhas (mantendo a proporção da imagem) já acarreta em ao menos 66% de economia de energia em alguns rastreadores sem perda significativa de acurácia.
Título em inglês
Performance evaluation of eye tracking algorithms for wearable computer interaction
Palavras-chave em inglês
Energy consumption
Eye tracking
Wearable computing
Resumo em inglês
Eye tracking has been used more and more in human-computer interaction in several scenarios, as a form of interaction (mainly replacing the mouse for the physically handicapped) or as a means to study attention patterns of a person (performing activities such as grocery shopping, reading web pages or driving a car). At the same time, wearable devices such as small head-mounted screens and health-related sensors, have improved considerably in these years, finally becoming accessible to mainstream consumers. This form of technology is defined by devices that an user uses alongside his body, like a piece of clothing or accessory. The device and the user are in constant interaction and such systems are usually made to improve the user's ability to execute a task (for example, by giving contextualized information about the task in question) or to facilitate the parallel execution of several tasks. The use of eye trackers in wearable computing allows a new form of interaction in these devices, allowing the user to interact with them while performing another action with his hands. In wearable devices, the energy consumption is an important factor of the system which affects its utility and must be considered in its design. Unfortunately, current eye trackers ignore energy consumption and instead mainly focus on precision and accuracy, following the idea that working with higher resolution and higher frequency images will improve performance. However, processing more frames, or larger frames, per second require more computing power, consequentially increasing energy expense. A device that is more economical has several benefits, such as less heat generation and a greater life-span of its components. Yet the greatest impact is the increased battery duration for the wearable devices. Energy can be saved by lowering the frequency and resolution of the camera used by the tracker, but the effect of these parameters in the precision and accuracy of eye tracking have not been researched until now. In this work we propose an eye tracking testing platform, that allows integration with existing eye tracking algorithms such as Starburst, ITU Gaze Tracker and Pupil, to study and compare the impact of varying the resolution and frequency of the camera on accuracy and precision of the algorithms. Through a user experiment we analyzed the performance and consumption of these algorithms under various resolution and frequency values. Our result indicate that only lowering the resolution from 480 to 240 lines (keeping the image aspect ratio) already amounts to a 66% energy economy in some trackers without any meaningful loss of accuracy.
 
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texto.pdf (8.82 Mbytes)
Data de Publicação
2018-03-14
 
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