Mini U-Net Tabanlı Göz bebeği Merkezi Yerelleştirmesi

Abstract

Göz takip algoritmalarında önemli bir yere sahip olan göz bebeği merkezinin yerini belirlemek için geçmişten günümüze birçok yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemler genellikle şekil-özellik ve görünüm temellidir. Şekil-özellik tabanlı yöntemler, iris ve göz bebeğinin yerini belirlemek için morfolojik görüntü işleme tekniklerini, gözün değişmez geometrik özelliklerini ve kızılötesi ışığı kullanır. Bu yöntemler ışık, düşük çözünürlük gibi gerçek dünya koşullarından etkilenir. Buna karşılık, görünüm temelli yöntemler bu koşullara daha az duyarlıdır. Bu çalışmada, göz özelliklerini otomatik olarak öğrenen ve göz bebeği merkezi lokalizasyonu gerçekleştiren görünüm tabanlı yöntemlerden biri olan Mini U-Net ağı önerilmiştir. Önerilen ağ, göz bebeği merkezi yerelleştirmesi için halka açık GI4E veri seti kullanılarak değerlendirildi. Ağın test sonuçlarında maksimum normalize edilmiş hata kriterine göre ölçümler yapılmıştır. Buna göre göz bebeğinin merkezi %98,40 doğrulukla belirlendi. Önerilen ağ, en son teknolojik yöntemlerle karşılaştırılmış ve önerilen ağın performansı ortaya konmuştur.