En la actualidad se encuentran bastantes seguidores oculares en el mercado, pero su costo es elevado. Dentro de este proyecto se busca establecer si existe un valor positivo o negativo en la precisión y exactitud de un algoritmo de seguimiento ocular al aplicar super-resolución en sus imágenes por medio de redes neuronales. Se presenta una descripción de diferentes métodos de seguimiento ocular y se plantean plataformas adecuadas para el desarrollo del proyecto. Se desarrolla una configuración de plataforma tipo estática para el proceso de seguimiento ocular con una metodología de video-oculografía basada en algoritmo 3D, donde se usa una cámara de tipo webcam para la obtención de datos. Dicha plataforma posee un soporte para la frente y una mentonera para garantizar la estabilidad del paciente. Se realizaron pruebas con cinco participantes y se obtuvieron registros del seguimiento ocular con y sin aplicación de super- resolución, mostrando que dicha aplicación genera diferencias en exactitud y precisión con valores pequeños, cercanos a cero. Se desarrollaron comparaciones estadísticas y se demostró que la incidencia es mínima.
Nowadays there are many eye-trackers in the market, but their cost is ex-pensive. This project aims to establish whether there is a positive or negative worth in the precision and accuracy of an eye-tracking algorithm applying super-resolution on the images captured by it using neural networks. A description of different eye-tracking methods is presented and suitable platforms are proposed for the development of the project. A static platform configuration is developed for the eye-tracking process, with a videoculography methodology based on 3D algorithm, where a webcam is used to obtain data. This platform has a forehead support and a chin rest to ensure patient stability. Tests were performed with five participants and eye-tracking records were obtained with and without the application of super-resolution. Statistical comparisons are developed and the incidence is show to be minimal.
