Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50109| Назва: | Система для відстеження руху очей на основі машинного навчання |
| Інші назви: | Eye tracking system based on machine learning |
| Автори: | Седінкін, Олександр Анатолійович Деркач, Марина Володимирівна Derkach, Maryna Скарга-Бандурова, Інна Сергіївна Skarga-Bandurova, Inna Матюк, Данило Сергійович Matiuk, Danylo |
| Приналежність: | Східноукраїнський національний університет імені Володимира Даля, м. Київ, Україна;Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, м. Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Седінкін О. А. Система для відстеження руху очей на основі машинного навчання / О. А. Седінкін, М. В. Деркач, І. С. Скарга-Бандурова, Д. С. Матюк // Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. — 2024. — Вип. 55. — С. 199—205. |
| Bibliographic citation (APA): | Sedinkin , O., Derkach , M., Skarga-Bandurova , I., & Matiuk , D. (2024). Eye tracking system based on machine learning. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, (55), 199-205. |
| Журнал/збірник: | Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво |
| Випуск/№ : | 55 |
| Дата публікації: | чер-2024 |
| Дата внесення: | 19-жов-2025 |
| Видавництво: | Луцький національний технічний університет |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Луцький національний технічний університет, м. Луцьк, Україна |
| DOI: | 10.36910/6775-2524-0560-2024-55-25 |
| УДК: | 004.932.2 |
| Теми: | система system розпізнавання обличчя face recognition машинне навчання machine learning технологія technology зіниці pupils око eye |
| Діапазон сторінок: | 199-205 |
| Короткий огляд (реферат): | Седінкін О.А., Деркач М.В., Скарга-Бандурова І.С., Матюк Д.С. Система для відстеження руху очей на основі машинного навчання. У статті розглянута актуальна технологія визначення точки фіксації погляду, що надає можливість інтерактивної взаємодії у різних сферах, зокрема у вдосконаленні комп’ютерних інтерфейсів. Розроблена система для відстеження руху очей ґрунтується на методі HOG та лінійному алгоритмі машинного навчання SVM й реалізована на мові програмування Python з підключенням бібліотек: OpenCV, Dlib, numpy. Представлена система виділяє зіниці на зображенні обличчя людини, визначає координати зіниць лівого і правого ока, визначає напрямок погляду людини. Ключові слова: система, розпізнавання обличчя, машинне навчання, технологія, зіниці, око. |
| Опис: | Sedinkin O., Derkach M., Skarga-Bandurova I., Matiuk D. Eye tracking system based on machine learning. The article discusses current technology for determining the gaze fixation point, which provides possibility of interactive interaction in various areas in computer interfaces. The developed eye tracking system is based on the HOG method and linear SVM and is implemented in Python with libraries: OpenCV, Dlib, numpy. The presented system selects the pupils in the image of a person's face, determines the coordinates of the pupils of the left and right eye, and determines the direction of the person's gaze. Keywords: system, face recognition, machine learning, technology, pupils, eye. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50109 |
| Власник авторського права: | © Седінкін О.А., Деркач М.В., Скарга-Бандурова І.С., Матюк Д.С. |
| Перелік літератури: | 1. Mai, T.D.T., Phung, TN. (2023). Evaluating the Performance of Some Deep Learning Model for the Problem of Emotion Recognition Based on EEG Signal. In: Nghia, P.T., Thai, V.D., Thuy, N.T., Son, L.H., Huynh, VN. (eds) Advances in Information and Communication Technology. ICTA 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 847. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-49529-8_19. 2. М. В. Деркач, Д. C. Матюк. Дослідження технології ЕЕГ на прикладі реалізованого нейрокомп'ютерного інтерфейсу. Сучасні інформаційні технології та системи в управлінні [Електронний ресурс]: Зб. матеріалів ІV Міжнар. наук.-практ. конф. молодих вчених, аспірантів і студентів; 20–21 квітня 2023 р. Київ: КНЕУ, 2023. С. 81 – 83. 3. Jayarathne I, Cohen M, Amarakeerthi S. (2020) Person identification from EEG using various machine learning techniques with inter-hemispheric amplitude ratio. PLoS ONE 15(9): e0238872. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238872. 4. Д. C. Матюк, М. В. Деркач. Оцінка спектральної щільності потужності ЕЕГ сигналу. Актуальні задачі сучасних технологій : зб. тез доповідей ХІІ міжнар. наук.-практ. конф. Молодих учених та студентів, (Тернопіль, 6-7 грудня 2023). М-во освіти і науки України, Терн. націон. техн. ун-т ім. І. Пулюя [та ін.]. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2023. С. 404-405. 5. Uwisengeyimana, J. de D., Khalid Al_Salihy, N., & Ibrikci, T. (2016). Statistical Performance Effect of Feature Selection Techniques on Eye State Prediction Using EEG. International Journal of Statistics in Medical Research, 5(3), 224–230. https://doi.org/10.6000/1929-6029.2016.05.03.9. 6. Ramírez-Arias, F.J.; García-Guerrero, E.E.; Tlelo-Cuautle, E.; Colores-Vargas, J.M.; García-Canseco, E.; López Bonilla, O.R.; Galindo-Aldana, G.M.; Inzunza-González, E. Evaluation of Machine Learning Algorithms for Classification of EEG Signals. Technologies 2022, 10, 79. https://doi.org/10.3390/technologies10040079. 7. Rösler, Oliver and David Suendermann. “A First Step towards Eye State Prediction Using EEG.” (2013). 8. Durna Y, Ari F. Design of a Binocular Pupil and Gaze Point Detection System Utilizing High Definition Images. Applied Sciences. 2017; 7(5):498. https://doi.org/10.3390/app7050498. 9. Y. Boltov, I. Skarga-Bandurova and M. Derkach, "A Comparative Analysis of Deep Learning-Based Object Detectors for Embedded Systems," 2023 IEEE 12th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), Dortmund, Germany, 2023, pp. 1156-1160, doi: 10.1109/IDAACS58523.2023.10348642. |
| Тип вмісту: | Article |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації працівників кафедри кібербезпеки |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 578-Article Text-1842-2-10-20240620.pdf | 461,12 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора