Bolsa 12/10552-8 - Visão computacional - BV FAPESP
Interfaces prestativas - interfaces nao convencionais baseadas em visao computacio...
Estimacao de postura de robo movel via sensor laser.
Processo: 12/10552-8
Rastreadores de olhar (RO) são dispositivos que informam a posição observada pelo usuário a cada instante. Embora sejam comumente utilizados em experimentos psicofísicos e neurofisiológicos, cada vez mais o seu potencial para interação com computadores tem sido explorado. Dentre as tecnologias mais utilizadas para o rastreamento do olhar podemos citar a eletroencefalografia (EEG), lentes de contato com bobinas e as técnicas que utilizam câmeras de vídeo. O uso de câmeras permite o rastreamento do olhar de forma remota sem que haja nenhum dispositivo em contato direto com o usuário. Isso facilita a preparação e uso do equipamento, e também oferece maior conforto durante usos prolongados. Nosso grupo já possui larga experiência no desenvolvimento de RO remotos, que utilizam uma única câmera e uma ou mais fontes externas de iluminação. A fonte externa, além de facilitar o processamento da imagem do olho, cria também reflexões sobre a córnea que podem servir de pontos de referência para a estimação da direção do olhar. Quando a superfície sob observação é limitada ao monitor de um computador, a direção pode ser mapeada para coordenadas do monitor usando funções calculadas por meio de um processo de calibração.A introdução de micro-câmeras facilitou o desenvolvimento de RO móveis que utilizam uma segunda câmera para capturar imagens da cena. Sobre essas imagens são projetadas a informação do olhar. Esse projeto propõe o desenvolvimento de um RO móvel de baixo custo, montado em um capacete, com o objetivo de torná-los mais robustos a variações nas condições de iluminação. Serão pesquisados também métodos para aumentar a acurácia do sistema para corrigir efeitos de paralaxe causada pela distância entre a câmera da cena e o olho.O candidato Andrew T. N. Kurauchi possui um excelente histórico escolar, tendo obtido média 8.66 ao concluir a sua graduação em Ciência da Computação pela USP e já vem se dedicando ao projeto desde abril de 2012.