แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Performance improvement of gaze mapping algorithm in low-cost gaze tracking system

Address: 333 Moo1, Thasud, Muang, Chiang Rai 57100
Organization : Mae Fah Luang University. School of Information Technology. Computer Engineering
Email : ask.library@mfu.ac.th
keyword: Tracking system
LCSH: Human-computer interaction
Classification :.LCCS: QA76.9.H85
LCSH: Eye tracking
LCSH: Multimodal user interfaces (Computer systems) -- Evaluation
Abstract: Gaze tracking system, the system that uses human gazing as the input for computer interaction, is one of the most important topics for many researches, for instance, human computer interaction, user interface design, advertising, save driving, and neuroscience. In the past decade, many researchers have been trying to make the system suitable for most people by using a low-cost camera like web camera instead of a high performance camera. However, they need more study to make the system acceptable because low-cost hardware produces less accuracy than the hi-end hardware. This dissertation, hence, proposes the methods for performance improvement of low-cost gaze tracking system by using three salient features of the eyes. The features consist of a center of pupil, glint reflection, and inner eye corner. The methods are divided into two scenarios: head fixing and natural head pose. For the situation of the head it remains stationary, on a feature based gaze estimation method. We propose the construction and validation of the polynomial models for low-cost gaze tracking system according to the statistical data analysis. The Proposed models are constructed by (4) seeking for the relationship between the position of the calibration targets and position of pupil-glint vector. After that, the statistical hypothesis testing is used to validate the model. The state-of-the-art model is used for comparing with our proposed ones. The results reveal that the proposed model obtains a higher accuracy than the existing models. For the situation of natural head pose, we propose a novel training vector which is used to classify the regions of interest. The vector is derived from combining 3 features of the eyes into 22-features-training vector. Number of machine learning techniques were applied for testing the performance of the obtained training vectors. The results show that the artificial neural network with 2 hidden layers gives the best classification performance. The accuracy is acceptable in many application, especially when compared to the cost of our system and simplicity of imitation.
Mae Fah Luang University. The Learning Resources and Education Media Center
Address: Chiang Rai
Email: library@mfu.ac.th
Role: Advisor
Email : ask.library@mfu.ac.th
Role: Co-Advisor
Email : ask.library@mfu.ac.th
Created: 2561
Modified: 2019-05-21
Issued: 2562
Issued: 2019-05-21
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber: Thesis QA76.9.H85 S967p 2018
eng
©copyrights Mae Fah Luang University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 127020.pdf 41.49 MB11 2022-02-07 12:00:51
ใช้เวลา
0.038738 วินาที

Suwitchaya Rattarom
Title Contributor Type
Performance improvement of gaze mapping algorithm in low-cost gaze tracking system
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Suwitchaya Rattarom
Nattapol Aunsri
Surapong Uttama
วิทยานิพนธ์/Thesis
Nattapol Aunsri
Title Creator Type and Date Create
Adaptive genetic algorithms for particle filtering improvement
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri
Chanin Kuptametee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Performance improvement of gaze mapping algorithm in low-cost gaze tracking system
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri;Surapong Uttama
Suwitchaya Rattarom
วิทยานิพนธ์/Thesis
Integrated action crossing method for drug-drug interactions prediction in non-communicable diseases
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri;Thongchai Yooyativong
Sathien Hunta
วิทยานิพนธ์/Thesis
Discrete event system simulation for Intra-hospital patient transfer improvement
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri
Ekkarat Meephu
วิทยานิพนธ์/Thesis
Human face skin type classification using clahe technique and deep learning framework
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri
Sirawit Saiwaeo
วิทยานิพนธ์/Thesis
Surapong Uttama
Title Creator Type and Date Create
Adaptive fuzzy inference system for student allocation in cooperative education
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama, Ph. D.
Adisorn Wongwan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Classification under the class size constraint application to the electoral districting
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama, Ph. D.
Nattapong Musikauppatum
วิทยานิพนธ์/Thesis
Performance improvement of gaze mapping algorithm in low-cost gaze tracking system
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Nattapol Aunsri;Surapong Uttama
Suwitchaya Rattarom
วิทยานิพนธ์/Thesis
Classification of unsafe children's toys using NLP, deep learning and ensemble learning
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama
Htoo Thiri Wai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Unveiling patterns in the night market A machine learning and deep learning approach to customer analysis
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama
Thandar Phyo
วิทยานิพนธ์/Thesis
Enhancing money laundering detection addressing imbalanced data and leveraging typological features analysis
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama
The Hnin Phyu
วิทยานิพนธ์/Thesis
Application of machine learning for evaluating Thailand is economic complexity
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama
Pornpinun Yeerong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Leveraging cosmetic ingredient profiles and skin-related features for cosmetic products recommendation
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Surapong Uttama
Theint Zar Lwin Kyaw
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 103
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,906
รวม 2,009 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 76,721 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 315 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 155 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 40 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 7 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 77,244 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.63