Tesis Ingeniero Electrónico Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería Electrónica 2018

Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Marco teórico, visión por computador, Haar casscade classifier, transformada de Hough, hardware de adquisición de imágenes -- Consideraciones, requerimientos, calibración, selección de técnicas -- Desarrollo del software, entorno de programación, software de la aplicación -- Desarrollo de la aplicación, adquisición de imágenes, detección de los ojos, procesamiento, identificación de posición de pupilas, escalado de coordenadas, interfaz -- Análisis de resultados, adquisición de imágenes y detección de ojos, procesamiento, identificación de posición de pupilas, escalado de coordenadas, validación del algoritmo -- Conclusiones

"Este documento presenta un algoritmo para el seguimiento del ojo (pupila), usando técnicas de visión artificial con el objetivo de relacionar la posición de la pupila y la ubicación donde está mirando el sujeto, está principalmente dirigido a personas con discapacidad motora en sus miembros superiores e inferiores que conservan la movilidad voluntaria de los músculos de la cabeza. El dispositivo seleccionado para la adquisición de imágenes utilizadas durante el desarrollo de este proyecto es la Pi NoIr Camera V2, diseñada y fabricada por Raspberry Pi. Fue escogida principalmente debido a que no tiene ningún filtro de infrarrojos (NoIr) en la lente, lo que la hace ideal para la toma de fotografías en ambientes con poca luz y para resaltar la pupila en la imagen.
Las imágenes adquiridas inicialmente deben ser sometidas a una etapa de preprocesamiento, donde se aplica el Haar Cascade Classifier con el fin de detectar el área de los ojos, luego de esto se realiza un procesamiento que da como resultado el realce de las pupilas eliminando el ruido y objetos indeseados en la escena. Después se realiza la identificación y seguimiento de las pupilas utilizando la Transformada de Hough. Posteriormente se extraen las coordenadas de posición de las pupilas para identificar hacia donde está mirando la persona, teniendo un 90% de exactitud.
Dentro del diseño del sistema se tuvieron en cuenta las limitaciones por las cuales se puede afectar la confiabilidad de los datos obtenidos, las cuales se reflejan en la posible variación en la iluminación de la escena, la distancia existente entre los componentes del sistema, el ángulo de inclinación dentro de un radio semifijo, la posición estática de la cabeza para evitar errores, establecer la escena en un ambiente controlado, entre otras, con el fin de tener en cuenta los efectos que todo esto pudo presentar en el momento de la identificación."