“Weeping Angel”: Biblioteca cross plataform de baixo custo para detecção de atenção em dispositivos móveis
Esta pesquisa proporciona e demonstra um sistema que utiliza imagens de câmera de um dispositivo móvel capaz de identificar e analisar a atenção do usuário sem a necessidade de análise do conteúdo. Este metodo utiliza algoritmos consolidados de visão computacional para reconhecer padrões geométricos, detecção facial e filtros de imagem para extrair dados dos movimentos das palpebras e íris. Os dados de execução do algoritmo demonstração ser capaz de rodar em quase todos os dispositivos móveis de hoje, no entanto, uma execução em tempo real (30 frames por segundos) só foi possível em desktop ou dispositivos móveis comparáveis. 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.
“Weeping Angel”: Biblioteca cross plataform de baixo custo para detecção de atenção em dispositivos móveis
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DOI: 10.22533/at.ed.13021130120
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Palavras-chave: OpenCV, Visão Computacional. Processamento de Imagens. Fadiga. Rastreamento de olhar.
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Keywords: OpenCV, Computer vision, Image processing, Fatigue, Eye tracking,
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Abstract:
This research provides and demonstrates a system that uses camera images from a mobile device capable of identifying and analyzing the user's attention without the need for content analysis. This method uses consolidated computer vision algorithms to recognize geometric patterns, facial detection and image filters to extract data from the movements of the eyelids and irises. The execution data of the demonstration algorithm is able to run on almost all mobile devices today, however, a real-time execution (30 frames per second) was only possible on desktop or comparable mobile devices. The proposed algorithm aims to infer data for third party applications, which can be used as an aid to decision making, encapsulating a complex analysis in a simple and intuitive interface.
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Número de páginas: 7
- Yuri Lenon Barbosa Nogueira
- Alano Martins Pinto
