Analýza zornic v obrazech

Abstract

Cílem práce bylo seznámit se s metodami pro detekci zornic v obrazech a následně s pomocí volně dostupných knihoven naimplementovat detektor zornic. V této práci je navrženo několik způsobů řešení a při implementaci byly použity knihovny OpenCV a dlib. Základem řešení je kombinace evolučních algoritmů s metodami pro detekci zornic. Představené metody používají různé způsoby detekce, některé jsou založené na základních algoritmech z oblasti analýzy obrazu, kterým je například detekce hran, v jiných řešeních jsou použity metody strojového učení. Přesnost a rychlost navrhovaných způsobů řešení při použití různých parametrů pro nastavení algoritmů je ověřena na renomovaných datasetech.

The aim of this thesis was to get familiar with pupils detection methods and then implement a pupil detector with usage of available libraries. There are several solutions proposed in this thesis and libraries used in the implementation are OpenCV and dlib library. A combination of evolutionary algorithms with pupils detection methods is used in the solution. Presented methods use different kinds of detection, some of them are based on image analysis primary algorithms such as edge detection, the other solutions use machine learning methods. Precision and speed of the proposed solutions with usage of different algorithms parameters settings is verified on renowned data sets.