“Weeping Angel”: Biblioteca cross plataform de baixo custo para detecção de atenção em dispositivos móveis / “Weeping Angel”: Low-cost cross platform library for detecting attention on mobile devices

Alano Martins Pinto, Yuri Lenon Barbosa Nogueira

Abstract


Objetivo: Propor e demonstrar um sistema que utiliza imagens de câmera de um dispositivo móvel capaz de identificar e analisar a atenção do usuário sem a necessidade da análise do conteúdo exibido. Método: O projeto utiliza algoritmos consolidados de visão computacional para reconhecer padrões geométricos, detecção facial e filtros de imagem para, em seguida, extrair dados de piscar dos olhos a serem analisados. Resultados: Os dados  de execução do algoritmo demonstra ser capaz de rodar em quase todos os dispositivos móveis de hoje, no entanto, a execução em tempo real (30 frames por segundos) só foi possível em desktop ou dispositivos móveis comparáveis. Conclusões: A detecção de atenção tem aplicabilidade em muitos ambientes práticos. O algoritmo proposto visa inferir dados para aplicativos de terceiros, podendo ser usado como uma ajuda à tomada de decisão, encapsulando uma análise complexa em uma interface simples e intuitiva.


Keywords


OpenCV, Visão Computacional. Processamento de Imagens. Fadiga. Rastreamento de olhar.

References


ANTUNES, Hanna Karen M. et al . Privação de sono e exercício físico. Rev Bras Med Esporte, Niterói, v. 14, n. 1, p. 51-56, Feb. 2008. Disponível em . Acessado em 16 de outubro de 2016. http://dx.doi.org/10.1590/S1517-86922008000100010.

FABIAN, F.; YANG, B., Camera- based Drowsiness Reference for Driver State Classification under Real Driving Conditions, 2010 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Junho, 22, 2010.

TIMM, F.; BARTH, E., Accurate eye center localization by means of gradients, Institute for Neuro- and Bioinformatics, University of Lubeck, Ratzeburger Allee 160, D-23538 Lubeck, Germany ¨ Pattern Recognition Company GmbH, Innovations Campus Lubeck, Maria-Goeppert-Strasse 1, D-23562 L

JI, Q.; YANG X.; Real Time Visual Cues Extraction for Monitoring Driver Vigilance, Department of Electrical, Computer, and System Engineering Rensselaer Polytechnic Institute, New York, 2001.

JI, Q.; YANG X.; Real-Time eye, gaze, and face pose tracking for monitoring driver vigilance, Elsevier Science, Department of Computer Science, University of Nevada, New York, 2002.

LEE, J.; ZEIGH, D.; The neurology of eye movements. Philadelphia: F.A. Davies, 1991.

OH, J.; HAN, M.; PETERSON, BS.; Spontaneous Eyeblinks Are Correlated with Responses during the Stroop Task, PLoS ONE 7(4): e34871. doi:10.1371/journal.pone.003487, Abril, 2012.

ROSEN, Ilene. Driving While Sleepy Should Be A Criminal Offense. Journal of Clinical Sleep Medicine, Philadelphia, v. 1, n. 4, 2005. Disponível em http://www.cadastro.abneuro.org/site/conteudo.asp?id_secao=78&id_conteudo=85&ds_secao=%C3%83%C5%A1ltimos%20Artigos&ds_grupo=Departamento%20de%20Sono Acessado em 15 de outubro de 2016.

VIOLA, P.; JONES, M.; Rapid object detection using a boosted cascade of simple features, Conference on computer vision and pattern recognition, 2001.

YAN, Z.; HU, L.; CHEN, H.; Computer vision syndrome: A widely spreading but largely unknown epidemic among computer users. Comput. Hum. Behav. 24, 2026{2042, Setembro, 2008.




DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n4-236

Refbacks

  • There are currently no refbacks.