Sustav za praćenje pogleda zasnovan na strojnom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Gaze Tracking System Based on Machine Learning
• Autor: Nicolas Assouline
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Siniša Srbljić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Goran Delač (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Područje računalnog vida vrlo je široko. U ovom radu predstavljene su moderne
metode prepoznavanja i procjene položaja lokacije pogleda na ekranu. Opisani su i
implementirani pristupi problemu koji koriste hrbatnu regresiju i različite arhitekture
konvolucijskih neuralnih mreža. Predstavljene su prednosti i mane svakog pristupa.
Pomoću razvijene aplikacije moguće je u stvarnom vremenu pratiti korisnikov pogled
po ekranu, čak i na slabijim računalima i računalima bez grafičkih kartica.

Sažetak (engleski)

Computer vision is a very broad area. This thesis introduces approaches to machine
learning-based gaze recognition and estimation using multiple techniques, including
ridge regression and convolutional neural networks. It discusses the pros and cons of
each approach. As part of this thesis, a desktop application capable of real-time gaze
estimation has been developed. The app performs well, even on low-spec computers
and computers without discrete GPUs.

• Ključne riječi: računalni vid; prepoznavanje pogleda; procjena pogleda; konvolucijske neuralne mreže
• Ključne riječi (engleski): computer vision; gaze recognition; gaze estimation; convolutional neural networks
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:976975
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 14:23:50