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TIN2017-84388-R

Financiado

TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA SISTEMAS DE SEGUIMIENTO DE MIRADA

DESDE HACE ALGUNOS AÑOS, ESPECIALMENTE DURANTE EL ULTIMO LUSTRO, SE HA REALIZADO UN ESFUERZO IMPORTANTE POR PARTE DE LA COMUNIDAD INVESTIGADORA PARA EXTENDER EL USO DE LOS SISTEMAS DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA A DISPOSITIVOS OFF TH... ver más

01/01/2017

UPNA

67K€

Presupuesto del proyecto: 67K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 365

Ver Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01

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Participantes

UPNA

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA

Total investigadores 365

Presupuesto del proyecto 67K€

Descripción del proyecto DESDE HACE ALGUNOS AÑOS, ESPECIALMENTE DURANTE EL ULTIMO LUSTRO, SE HA REALIZADO UN ESFUERZO IMPORTANTE POR PARTE DE LA COMUNIDAD INVESTIGADORA PARA EXTENDER EL USO DE LOS SISTEMAS DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA A DISPOSITIVOS OFF THE SHELF O DE BAJA RESOLUCION, ES DECIR, QUE EMPLEEN UNA CAMARA WEB O LA CAMARA DE UN DISPOSITIVO MOVIL, LOS SISTEMAS DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA, EN SU VERSION DE ALTA RESOLUCION, TIENEN UN USO CONTRASTADO EN APLICACIONES COMO EL ANALISIS DE MOVIMIENTOS OCULARES O LA INTERACCION USUARIO MAQUINA PARA INDIVIDUOS CON DISCAPACIDADES MOTORAS SEVERAS, LOS SISTEMAS DE ALTA RESOLUCION SON UNA REALIDAD AUNQUE EXISTEN TODAVIA CIERTAS APLICACIONES O CONTEXTOS EN LOS QUE ESTOS SISTEMAS FALLAN, POR EL CONTRARIO, EN LO REFERIDO A BAJA RESOLUCION, SE CUENTA CON ALGUNOS RESULTADOS DE INVESTIGACION PUBLICADOS PERO LAS EXACTITUDES CONSEGUIDAS DISTAN MUCHO DE LO REQUERIDO EN UNA APLICACION REAL, LA REVISION DE TRABAJOS EN LOS ULTIMOS DOS AÑOS PRESENTA LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y MAS CONCRETAMENTE LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES COMO UNA OPCION ATRACTIVA Y POTENCIALMENTE VENTAJOSA DE ABORDAR EL PROBLEMA, EN GENERAL LA APLICACION DE HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO HA SIGO EXIGUA EN LO QUE A SISTEMAS DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA SE REFIERE, TANTO A NIVEL DE ANALISIS DE IMAGEN COMO DE ESTIMACION DE LA MIRADA, EN ESTE PROYECTO SE PROPONE REALIZAR UN ABORDAJE PROFUNDO DE LA APLICACION DE TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA RESOLUCION DE LOS RETOS DE LA TECNOLOGIA DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA, EN LO REFERIDO A ALTA RESOLUCION SE PROPONE EL EMPLEO DE REGRESORES DE DESCENSO SUPERVISADO PARA EL ANALISIS DE IMAGEN Y DETECCION DE LOS PARPADOS COMO REFUERZO DE LAS TECNICAS TRADICIONALES DE SEGUIMIENTO DE LA MIRADA, LOS OBJETIVOS SON AUMENTAR LA EXACTITUD EN UN SISTEMA DE EYE TRACKING PARA ANALISIS DE LA FUNCION VISUAL Y LA DETECCION ROBUSTA DE LA PUPILA EN IMAGENES OBTENIDAS CON DISPOSITIVOS MONTADOS EN LA CABEZA EN APLICACIONES COMPLEJAS CON ALTA VARIABILIDAD DE ILUMINACION Y OCLUSIONES, LA CONTRIBUCION PRINCIPAL DEL PROYECTO SE CONCENTRA EN EL AMBITO DE BAJA RESOLUCION EN EL QUE VISTOS LOS RESULTADOS DE PROYECTOS PREVIOS LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO APARECEN COMO LA UNICA SOLUCION VIABLE PARA RESOLVER EL RETO PLANTEADO, SE PROPONE TRABAJAR CON REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN) PARA ESTIMACION DE LA MIRADA, LA DISCREPANCIA RESPECTO A OTROS TRABAJOS PROVIENE DEL CONOCIMIENTO PROFUNDO DEL GRUPO EN CUANTO A LA GEOMETRIA DEL PROBLEMA POR LO QUE SE PROPONE UN REPLANTEAMIENTO DEL PARADIGMA REALIZADO POR OTROS AUTORES, EL OBJETIVO CONSISTE EN HACER UN TRATAMIENTO HIBRIDO QUE INTEGRE LA SALIDA DE LA CNN EN EL PROBLEMA GEOMETRICO A RESOLVER CONOCIDA LA POSE DE LA CABEZA Y LA FISIOLOGIA OCULAR, A NIVEL DE IMAGEN SE TRABAJARA IGUALMENTE CON REGRESORES DE DESCENSO SUPERVISADO PARA LA DETECCION DE CARACTERISTICAS FACIALES Y OCULARES, COMO EN CUALQUIER PROBLEMA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO SE REQUERIRAN BASES DE DATOS A GRAN ESCALA POR LO QUE SE REALIZA UN ANALISIS DEL ESTADO DEL ARTE DETECTANDO AQUELLAS CARENCIAS Y REALIZANDO PROPUESTAS PARA SUBSANARLAS, EL OBJETIVO DEL PROYECTO ES OBTENER UN ALGORITMO DE SEGUIMIENTO QUE SUPERE EN TERMINOS DE EXACTITUD Y ROBUSTEZ A LOS METODOS PUBLICADOS, SE PROPONEN VIAS PARA LA TRANSFERENCIA Y DIFUSION DE RESULTADOS, SEGUIMIENTO DE LA MIRADA\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\APRENDIZAJE SUPERVISADO\CNN

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