Avaliação de desempenho de algoritmos de estimação do olhar para interação com computadores vestíveis

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Aluani, Fernando Omar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computação vestível; Consumo de energia; Energy consumption; Eye tracking; Rastreamento do olhar; Wearable computing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-03032018-131956/

Cada vez mais o rastreamento do olhar tem sido usado para interação humano-computador em diversos cenários, como forma de interação (usualmente substituindo o mouse, principalmente para pessoas com deficiências físicas) ou estudo dos padrões de atenção de uma pessoa (em situações como fazendo compras no mercado, olhando uma página na internet ou dirigindo um carro). Ao mesmo tempo, dispositivos vestíveis tais quais pequenas telas montadas na cabeça e sensores para medir dados relativos à saúde e exercício físico realizado por um usuário, também têm avançado muito nos últimos anos, finalmente chegando a se tornarem acessíveis aos consumidores. Essa forma de tecnologia se caracteriza por dispositivos que o usuário usa junto de seu corpo, como uma peça de roupa ou acessório. O dispositivo e o usuário estão em constante interação e tais sistemas são feitos para melhorar a execução de uma ação pelo usuário (por exemplo dando informações sobre a ação em questão) ou facilitar a execução de várias tarefas concorrentemente. O uso de rastreadores de olhar em computação vestível permite uma nova forma de interação para tais dispositivos, possibilitando que o usuário interaja com eles enquanto usa as mãos para realizar outra ação. Em dispositivos vestíveis, o consumo de energia é um fator importante do sistema que afeta sua utilidade e deve ser considerado em seu design. Infelizmente, rastreadores oculares atuais ignoram seu consumo e focam-se principalmente em precisão e acurácia, seguindo a ideia de que trabalhar com imagens de alta resolução e frequência maior implica em melhor desempenho. Porém tratar mais quadros por segundo ou imagens com resolução maior demandam mais poder de processamento do computador, consequentemente aumentando o gasto energético. Um dispositivo que seja mais econômico tem vários benefícios, por exemplo menor geração de calor e maior vida útil de seus componentes eletrônicos. Contudo, o maior impacto é o aumento da duração da bateria para dispositivos vestíveis. Pode-se economizar energia diminuindo resolução e frequência da câmera usada, mas os efeitos desses parâmetros na precisão e acurácia da estimação do olhar não foram investigados até o presente. Neste trabalho propomos criar uma plataforma de testes, que permita a integração de alguns algoritmos de rastreamento de olhar disponíveis, tais como Starburst, ITU Gaze Tracker e Pupil, para estudar e comparar o impacto da variação de resolução e frequência na acurácia e precisão dos algoritmos. Por meio de um experimento com usuários analisamos o desempenho e consumo desses algoritmos sob diversos valores de resolução e frequência. Nossos resultados indicam que apenas a diminuição da resolução de 480 para 240 linhas (mantendo a proporção da imagem) já acarreta em ao menos 66% de economia de energia em alguns rastreadores sem perda significativa de acurácia.