Abstrato

UMA ABORDAGEM ALTA SENSÍVEL PARA A PREVISÃO DE GÉNERO USANDO PUPIL DILATON

ª Priyanka Thapak, Prof.

A dilatação da pupila é raramente analisada em estudos de usabilidade, embora possa ser medida pela maioria dos sistemas de rastreio ocular baseados em vídeo e produza informações altamente relevantes sobre a carga de trabalho. Os algoritmos desenvolvidos pelos investigadores para reconhecer o género através dos seus padrões de dilatação da pupila foram agora testados em muitos campos e laboratórios, não produzindo correspondências falsas em vários milhões de testes de comparação, permitindo decisões em tempo real sobre a identidade pessoal com uma confiança extremamente elevada. A variedade de fatores que podem influenciar a dilatação da pupila e a distorção dos dados do tamanho da pupila pelos movimentos oculares produz que o tamanho da pupila visto pela câmara do rastreador ocular depende do ângulo do olhar da pessoa. Os elevados níveis de confiança são importantes porque permitem que bases de dados muito grandes sejam pesquisadas de forma exaustiva sem fazer correspondências falsas, apesar de tantas hipóteses. No presente estudo, desenvolvemos e implementámos uma interface de calibração baseada em redes neuronais para sistemas de rastreio ocular, que é capaz de eliminar quase completamente a distorção baseada na geometria dos dados do tamanho da pupila para qualquer sujeito humano. Também ajuda, por dar mais segurança à informação.