Deteksi Pergerakan Dan Kediapan Mata, Pada Pemilihan Menu Display Menggunakan Centroid Analysis Berdasarkan Metode Facial Landmark.

Mayena, Sri (2020) Deteksi Pergerakan Dan Kediapan Mata, Pada Pemilihan Menu Display Menggunakan Centroid Analysis Berdasarkan Metode Facial Landmark. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Pemilihan menu pada layar monitor biasanya dilakukan menggunakan remote, ponsel, mouse, sistem sentuh langsung pada layar monitor atau dengan menggunakan perangkat keypad atau keyboard. Para penyandang disablility yang tidak bisa menggerakkan semua anggota tubuhnya, masih memiliki mata sebagai cara alternatif yang bisa digunakan untuk memilih menu tampilan di layar untuk menggantikan fungsi tangannya.Sistem yang akan dikembangkan ini menggunakan Raspberry Pi sebagai pemrosesan citra digital dan kamera webcam sebagai sensor yang dipasangankan pada lcd Menu display, untuk menangkap gerakan mata dan kedipan mata dari pengguna, ataupun penderita stroke. Metode yang diusulkan untuk mendeteksi posisi gerakan mata yaitu pada langkah awal menggunakan proses segmentasi dan menghitung perbandingan nilai analisis letak centroid mata (pupil) dan centroid tengah mata berdasarkan face landmark. Face landmark digunakan untuk dapat menentukan letak mata berdasarkan point standar yang sudah terdefinisi secara standar 68 point yaitu point mata antara 36-41 (kiri), dan 42-47 (kanan), dengan mengutamakan letak jarak wajah berada kurang lebih 20-40cm didepan kamera LCD untuk dapat menangkap mata secara jelas dan tepat. Selanjutnya pengolahan Eye blinking dapat dideteksi dengan menghitung nilai perbandingan antara garis Horizontal dan vertikal pada area mata dengan memberikan nilai perbandingan rasio yaitu kurang lebih 0,20 point. Face Landmark yang diusulkan untuk mendeteksi gerakan mata mencapai akurasi rata-rata 93,33% sesuai ketentuan jarak di 4 area yaitu (kiri,kanan, tengah dan atas). Selain itu, nilai akurasi rata-rata untuk mendeteksi mata sesuai thresholding Binary berada pada rentang 22-30 point. Nilai yang didapatkan akan difokuskan dari perbandingan nilai centroid atau pembagian wilayah yang mengutamakan acuan pada nilai perbandingan centroid pupil dengan titik tengah Centroid mata. Menu display yang akan digunakan adalah sebuah sistem GUI yang berbentuk kotak yang mempunyai arah kanan, kiri, atas dan depan, dengan masing masing kotak memiliki ukuran 70x70 pixel menyesuaikan ukuran yang bisa menangkap mata, apabila mata sudah dapat dideteksi ataupun dikategorikan menjadi beberapa wilayah, maka kedipan mata selama 3-10 detik yang diberikan akan dijadikan eksekusi keinginan Berdasarkan perhitungan perbandingan, dan menyatakan bahwa penggunaan sistem ini, dipastikan dapat menangkap sebesar 99,99 % gerakan mata yang dilakukan oleh pengguna dan terintegrasi dengan sistem.

English Abstract

The menu selection on the monitor screen is usually done using a remote, mobile phone, mouse, touch system directly on the monitor screen or by using a keypad or keyboard device. Persons with disablility who can not move all members of his body, still has eyes as an alternative way that can be used to select the Display menu on the screen to replace the function of his hand. This system will be developed using Raspberry Pi as a digital image processing and webcam as an attached sensor on the LCD display Menu, to capture eyes movements and blink of eyes from the user, or a stroke sufferer. The proposed method for detecting the position of the eye movement is in the first step using the segmentation process and calculating the comparative value of the centroid analysis of the eyes (pupil) and the middle centroid of the eyes based on the face landmark method. Face landmark is used to be able to determine the location of the eyes based on a standard point that has been defined by standard 68 points that points between 36-41 (left), and 42-47 (right), with emphasis on the distance of the face is approximately 20-40cm in front The LCD camera to be able to catch the eyes clearly and precisely. Further Eyes processing blinking can be detected by calculating the value of comparison between the Horizontal and vertical lines in the eye area by providing a ratio comparison of approximately 0.20 points. The proposed Face Landmark for detecting eye movements reaches an average accuracy of 93.33% according to the conditions of the distance in 4 areas i.e. (left, right, middle and top). In addition, the average accuracy value for detecting eyes in accordance with Binary Thresholding is at a range of 22-30 points. The obtained value will be focused from the comparison of the centroid value or the division of the region that prioritizes reference at the pupil's centroid comparison value with the midpoint of the eye Centroid. The display Menu that will be used is a box-shaped GUI system that has the right, left, top and front directions, with each box having a size of 70x70 pixel adjusting the size that can catch the eyes, when the eyes can be detected or categorized into several regions, then the blink of an eye for 3-10 seconds given will be made the execution of needed based on comparative calculations, and stated that the use of this system, can certainly capture the amount of 99.99 % of the eye movements performed by the user and integrated with the system.

Other obstract

-

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FILKOM/2020/252/052003442
Uncontrolled Keywords: Eye movement detection, Facial landmark, Eye movement, Eye blink, Centroid, Menu Selection, GUI
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 10 Aug 2020 06:51
Last Modified: 19 Oct 2021 03:35
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/181007
[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO] Text (DALAM MASA EMBARGO)
Sri Mayena (2).pdf
Restricted to Registered users only until 31 December 2022.

Download (6MB)

Actions (login required)

View Item View Item