Prozkoumání evolučních algoritmů pro analýzu očí v obrazech

Abstract

Obsahem této práce je prozkoumání možnosti využití evolučních algoritmů na poli zpracování obrazu, zejména pak při analýze očí. Získané informace lze použít na příklad k určení směru pohledu či psychického stavu osoby. V práci je navržen algoritmus využívající diferenciální evoluci pro nalezení nejlepšího proložení parabolické křivky obrazem s detekovanými hranami. Dále je navržena metoda pro lokalizaci zornice a duhovky založená na algoritmu SOMA. Práce se také zabývá nutným předzpracováním vstupního obrazu pro oba řešené problémy. Obě navržené metody jsou testovány na datasetech se známou správnou lokalizací, aby mohla být určena přesnost detekce. V závěru jsou diskutovány dosažené výsledky práce. Ty ukazují, že využití evolučních algoritmů pro dané úlohy je možné. Lokalizace zornice může v určitých případech pracovat dokonce s vyšší přesností než vybrané známé metody. Použití obou algoritmů je však svázáno s vysokou časovou náročností.

This diploma thesis explores possibilities of evolutionary algorithms in the field of image processing focused on eye analysis. Acquired informations can be used for gaze estimation or psychic state assessment of a person. In this work, eyelid detector based on differential evolution (DE) is proposed. DE is used to find best fitting parabola in edge-detected image. Also pupil and iris detection method using the SOMA algorithm is proposed. This work discusses necessary image preprocessing for both methods as well. Evaluation of both algorithms is done by comparison to manually made ground truth. Outcomes show that evolutionary algorithms can be used for described problems. In some cases, pupil localization can even work with higher precision compared to selected known methods. Unfortunately, both methods report high time complexity.