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Título: Interface homem-máquina para uma cadeira de rodas baseada no movimento ocular e piscadas de olhos
Autor(es): Cavalieri, Daniel Cruz
Orientador: Bastos Filho, Teodiano Freire
Coorientador: Sarcinelli Filho, Mário
Palavras-chave: Interfaces Homem-Máquina
Sinais mioelétricos
Processamento digital de sinais
Reconhecimento de padrões
Data do documento: 24-Set-2007
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Este trabalho tem a finalidade de desenvolver interfaces homem-máquina para comunicação de pessoas com deficiência com um PDA (Personal Digital Assistant) e, posteriormente, para controle de uma cadeira de rodas robótica. Foram implementadas duas interfaces, uma baseada no sinal mioelétrico proveniente da piscada de olhos, e outra baseada no rastreamento do movimento dos olhos, através de videooculografia. No primeiro caso, foram avaliadas técnicas de filtragem digital clássica a fim de atenuar os ruídos que corrompem o sinal mioelétrico. Também foram implementados e analisados sistemas de reconhecimento e detecção de padrões associados µa piscada de olhos. Inicialmente, utilizou-se uma técnica simples de análise de atividade, baseada na variânciado sinal, para detectar a realização da piscada. Posteriormente, com o intuito de classificação e redução do efeito estocástico do sinal mioelétrico da piscada, utilizaram-se redesneurais artificiais feedforward, cuja estrutura é composta por uma camada de entrada, uma intermediária e uma de saída, treinadas com algoritmos Bayesian Regularization, Resilient Backpropagation e Scaled Conjugate Gradient. Com o intuito de expandir as possibilidades do usuário com deficiência severa e suprir alguns problemas encontrados na interface baseada no sinal mioelétrico da piscada de olhos, implementou-se também um sistema de rastreamento do movimento dos olhos. Nesta interface de baixo custo, foram empregadas técnicas de processamento de imagens aliadas µa aplicação da Transformada Circular Randômica de Hough. Além disso, com o objetivo de aumentar a resolução do sistema, utilizou-se um filtro de Kalman nas coordenas x e y do centro determinado pelo cálculo do centróide da região de interesse a partir da localização da íris do olho. Avaliou-se também nesta interface problemas ocasionados pela diferença de intensidade luminosa e pela piscada de olhos. Em ambas as interfaces desenvolvidas, os resultados encontrados mostraram-se bastante satisfatórios, sendo em alguns casos superiores a outros encontrados na literatura.
This work has the purpose of developing human-machine interfaces for people with disabilities in order to improve their life-quality, providing communication with a PDA (Personal Digital Assistant) and then controling a robotic wheelchair. Both interfaces have been implemented, one based on the myoelectric signal intentionally generated by eye blinks, and another based on the eye-tracking through video-oculography. In the first case, classical techniques of digital filtering were used, in order to attenuate the noise which corrupts the myoelectric signal. Techniques of pattern recognition have been implemented for processing with eye blinks. Initially, a simplified system for the analysis of activity, based on the variance of the signal, was implemented to detect the blink. Later, with the purpose of classification and reduction of the stochastic effect of the signal, artificial neural networks were used, whose structure is composed of a input layer, an intermediate and an output layer, trained with Bayesian Regularization, Resilient Backpropagation and Scaled Conjugate Gradient algorithms. In order to expand the opportunities of people with severe disabilities and resolve problems found at the interface based on eye blinks, a system for eye-tracking was also implemented. This interface employed techniques for image processing allied to the application of Randon Circular Transformed of Hough. Furthermore, in order to increase the resolution of the system, a Kalman filter was applied to the eye center coordinates which was determined through the centroid of the region of interest from the iris location. Problems with this interface were also evaluated, which are caused by the difference in light intensity and the eye blinks. In both interfaces, results have proved very satisfactory.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4055
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