Projeto de Pesquisa para TCC · 2026

Estrutura Híbrida de Rastreamento Ocular:
Projeção Espacial & Visão Computacional

Abordagem inovadora que substitui monitores tradicionais por projeção em parede de grande formato, combinando rastreamento ocular remoto usando tecnicas de gaze estimation 3d e tecnicas de gaze estimation 2d para interseção direta no plano projetado.

5Passos Pipeline
25Artigos do Pipeline
3Fases de Execução
2D/3DMapeamento Espacial
1
Visão Computacional & Video-Based

Passo 1: Extração de Características e Rastreamento da Pupila / Glint (P-CR)

Como Executar em Detalhes Tecnológicos:

O objetivo deste primeiro passo é capturar a imagem do olho via câmera e localizar com precisão sub-pixel o centro da pupila e o reflexo corneano (glint) criado por iluminação infravermelha próxima (NIR):

  • Captura & Filtragem Inicial: Utilize uma câmera com filtro passa-alto NIR (850nm ou 940nm) para eliminar ruídos de luz visível. Converta o frame capturado para escala de cinza e aplique um filtro Gaussiano para suavizar ruídos de alta frequência.
  • Detecção do Centro da Pupila: Aplique limiarização adaptativa ou algoritmo Starburst/RANSAC para isolar os pixels escuros da pupila. Ajuste uma elipse sobre os contornos válidos para estimar o centro geométrico $(x_p, y_p)$ mesmo sob oclusão parcial das pálpebras.
  • Detecção dos Glints Corneanos: Busque os pontos de brilho intenso na córnea usando filtro de limiar alto e análise de componentes conectados. O centro de massa geométrico fornece a posição do glint $(x_g, y_g)$.
  • Vetor P-CR: Calcule o vetor de diferença espacial $\vec{v}_{PCR} = (x_p - x_g, y_p - y_g)$. Este vetor cancela pequenos movimentos indesejados da cabeça e isola o movimento do olho.
5 Artigos Científicos Relevantes — Passo 1
2014ACM UbicompPupil Tracking✓ PDF Gratuito
Pupil: Uma Plataforma Aberta e Acessível para Rastreamento Ocular Perversivo e Interação Baseada em Olhar
Pupil: An Open Source Platform for Pervasive Eye Tracking and Mobile Gaze-based Interaction
Autores: Moritz Kassner, William Patera, Andreas Bulling
Publicado em: Proceedings of the 2014 ACM Conference on Ubiquitous Computing (Ubicomp)
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Contribuição para o Passo 1

Apresenta o algoritmo clássico de ajuste de elipse por 2D Canny Edge + RANSAC para localização robusta do centro da pupila em vídeos de alta taxa de quadros em espectro infravermelho.

2017arXiv / VOGRIONEPS Noise✓ PDF Gratuito
Método para Detectar Ruído de Posição Ocular em Video-Oculografia Quando a Detecção de Pupila ou Reflexo Corneano Falha
Method to Detect Eye Position Noise from Video-Oculography when Detection of Pupil or Corneal Reflection Position Fails
Autores: Evgeny Abdulin, Lee Friedman, Oleg V. Komogortsev
Publicado em: arXiv preprint · arXiv:1709.02700
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Contribuição para o Passo 1

Fornece técnica para filtrar falsas detecções de glint e pupila causadas por cílios, pálpebras e suor, aumentando a estabilidade temporal do sinal P-CR.

2026arXiv / CVMulti-Glint Matching✓ PDF Gratuito
Night Eyes: Um Framework Reprodutível para Correspondência de Reflexos Corneanos Baseado em Constelações 2D
Night Eyes: A Reproducible Framework for Constellation-Based Corneal Reflection Matching
Autores: V. Maquiling et al.
Publicado em: arXiv preprint · arXiv:2604.01909
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Contribuição para o Passo 1

Apresenta algoritmo geométrico para detecção e pareamento de múltiplos glints em setups com vários LEDs infravermelhos, tratando reflexos como constelações espaciais.

2006IEEE TBMEP-CR Standard🔒 Paywall / IEEE
Algoritmos de Rastreamento Ocular por Centro da Pupila e Reflexo Corneano e Análise de Acurácia
Pupil Center Corneal Reflection Eye-Tracking Algorithms and Accuracy Analysis
Autores: E. D. Guestrin, M. Eizenman
Publicado em: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 53, no. 8, pp. 1633–1643 · DOI: 10.1109/TBME.2006.873505
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Contribuição para o Passo 1

Artigo teórico seminal que estabelece as equações matemáticas para estimativa geométrica do vetor P-CR sob tolerância a variações na iluminação ambiente.

2013arXiv / SurveyEye Tracking Survey✓ PDF Gratuito
Uma Revisão sobre Técnicas de Rastreamento do Olhar Ocular
A Survey on Eye-Gaze Tracking Techniques
Autores: H. R. Chennamma, Xiaohui Yuan
Publicado em: Indian Journal of Computer Science and Engineering / arXiv:1312.6410
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Contribuição para o Passo 1

Revisão abrangente catalogando técnicas de limiarização, ajuste de formato de pupila e eliminação de interferência de brilho em setups remotos e baseados em vídeo.

2
3D Gaze Vector & Pose Estimation

Passo 2: Estimação de Pose da Cabeça e Construção do Vetor do Olhar 3D

Como Executar em Detalhes Tecnológicos:

Nesta etapa, o sistema precisa determinar a orientação tridimensional da cabeça do usuário e a direção do vetor óptico do olho no espaço 3D real:

  • Detecção de Pontos de Referência Faciais: Utilize redes neurais leves (como MediaPipe Face Mesh ou PnP de 68 pontos) para extrair os pontos 2D dos cantos dos olhos, nariz e queixo a partir da imagem do rosto.
  • Estimativa de Pose da Cabeça 3D (PnP): Resolva o problema PnP comparando os pontos 2D capturados com um modelo 3D genérico da cabeça humana. Isso retorna a matriz de rotação $\mathbf{R}_{head}$ e o vetor de translação $\vec{t}_{head}$ da cabeça em relação à câmera.
  • Eixo Óptico e Eixo Visual: O eixo óptico une o centro do globo ocular ao centro da pupila. O eixo visual (fóvea) possui um deslocamento angular. Aplique a transformação tridimensional: $\vec{g}_{3D} = \mathbf{R}_{head} \cdot \mathbf{R}_{eye}(\theta, \phi) \cdot \vec{v}_{fovea}$.
  • Modelos de Deep Learning para Olhar 3D: Empregue arquiteturas baseadas em CNN + Cross-Attention (como CrossGaze) para estimar diretamente os componentes vetoriais unitários $(g_x, g_y, g_z)$ sem depender de calibração intrusiva.
5 Artigos Científicos Relevantes — Passo 2
2018ECCV / arXivPictorial 3D Gaze✓ PDF Gratuito
Estimação Pictórica Profunda do Olhar 3D
Deep Pictorial Gaze Estimation
Autores: Seonwook Park, Adrian Spurr, Otmar Hilliges
Publicado em: European Conference on Computer Vision (ECCV) · arXiv:1807.10002
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Contribuição para o Passo 2

Introduz representação pictórica intermediária para regredir o vetor de olhar 3D a partir de imagens simples de câmera, reduzindo o erro angular sob movimentos de cabeça.

2024IEEE FG / arXivCross-Attention 3D✓ PDF Gratuito
CrossGaze: Um Método Consistente para Estimação de Olhar 3D em Ambientes Não Controlados
CrossGaze: A Strong Method for 3D Gaze Estimation in the Wild
Autores: Andy Catruna, Adrian Cosma, Emilian Radoi
Publicado em: 2024 IEEE 18th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) · arXiv:2402.08316
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Contribuição para o Passo 2

Utiliza mecanismos de atenção cruzada fundindo características locais do olho e globais da face para predizer o vetor 3D $(x,y,z)$ sem necessidade de dados de profundidade adicionais.

2015IEEE CVPRMPIIGaze Dataset✓ PDF Gratuito
Estimação do Olhar Baseada em Aparência em Ambientes do Dia a Dia
Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild
Autores: Xucong Zhang, Yusuke Sugano, Mario Fritz, Andreas Bulling
Publicado em: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) · arXiv:1504.02863
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Contribuição para o Passo 2

Apresenta o framework MPIIGaze e arquitetura CNN para estimativa de vetor de olhar 3D diretamente a partir de monóculos de câmeras convencionais em condições reais de iluminação.

2018UC Santa Cruz3D Eye Geometry✓ PDF Gratuito
Tudo nos Seus Olhos: Rastreamento, Síntese e Redirecionamento de Olhar
It's All in Your Eyes: Gaze Tracking, Synthesis, and Redirection
Autores: University of California Santa Cruz Doctoral Thesis Repository
Publicado em: UC Santa Cruz eScholarship Repository
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Contribuição para o Passo 2

Detalha o modelo geométrico 3D do globo ocular e a relação trigonométrica entre rotação da pupila, raio do olho e projeção vetorial no espaço.

2015Idiap / PhDRGB-D 3D Gaze✓ PDF Gratuito
Estimação de Olhar 3D a Partir de Sensores RGB-D Remotos
3D Gaze Estimation from Remote RGB-D Sensors
Autores: Kenneth Alberto Funes Mora
Publicado em: Idiap Research Institute / EPFL Thesis
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Contribuição para o Passo 2

Modelagem matemática rigorosa para reconstrução do eixo óptico 3D usando parâmetros intrínsecos de câmeras e pose de cabeça no espaço livre.

3
Camera-Projector Geometric Calibration

Passo 3: Calibração Geométrica Câmera-Projetor e Matriz de Homografia

Como Executar em Detalhes Tecnológicos:

Nesta etapa, é estabelecida a correspondência espacial precisa entre o sistema de coordenadas da câmera, o projetor e a superfície física da parede:

  • Modelagem do Projetor como Câmera Inversa: Tratamos o projetor como um dispositivo óptico inverso com centro de projeção e matriz intrínseca $\mathbf{K}_{proj}$.
  • Projeção de Padrões Estruturados: O projetor emite padrões de xadrez ou códigos de cinza (Gray Code) sobre a parede. A câmera captura esses padrões para estabelecer correspondências 2D-2D entre os pixels do projetor $(u_p, v_p)$ e os pixels da câmera $(u_c, v_c)$.
  • Cálculo da Homografia do Plano: A relação entre os pontos na parede física e a imagem projetada é regida por uma matriz de transformação projetiva $\mathbf{H}$ de dimensão $3 \times 3$. Resolva $\mathbf{H}$ utilizando o algoritmo DLT (Direct Linear Transformation) com minimização de erro de reprojeção.
  • Correção de Distorção Não-Linear: Aplique coeficientes de distorção radial e tangencial ($k_1, k_2, p_1, p_2$) tanto para a lente da câmera quanto para a lente do projetor.
5 Artigos Científicos Relevantes — Passo 3
2012IEEE 3DIMPVTProjector-Camera Calib✓ PDF Gratuito
Calibração Simples, Precisa e Robusta de Sistemas Câmera-Projetor
Simple, Accurate, and Robust Projector-Camera Calibration
Autores: Daniel Moreno, Gabriel Taubin
Publicado em: Second International Conference on 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization & Transmission
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Contribuição para o Passo 3

Método clássico para calibração de projetor usando padrões de código de cinza e estimativa de sub-pixel com homografia local.

2023IEEE ISMARDynamic Projection✓ PDF Gratuito
Sistema Auto-Calibrável de Mapeamento de Projeção Dinâmica para Superfícies Deformáveis
Self-Calibrating Dynamic Projection Mapping System for Dynamic, Deformable Surfaces with Jitter Correction
Autores: Muhammad Twaha Ibrahim, M. Gopi, Aditi Majumder
Publicado em: 2023 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR)
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Contribuição para o Passo 3

Mostra como calcular homografias e alinhar a projeção em tempo real sobre superfícies sem necessidade de marcadores rígidos manuais.

2023Applied OpticsOptica Journal🔒 Paywall / Optica
As Calibrações de Câmera, Projetor e Câmera-Projetor São Diferentes?
Are camera, projector, and camera–projector calibrations different?
Autores: Rigoberto Juarez-Salazar, Sofia Esquivel-Hernandez, Victor H. Diaz-Ramirez
Publicado em: Applied Optics, vol. 62, issue 22, pp. 5999-6008 · DOI: 10.1364/AO.497149
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Contribuição para o Passo 3

Análise matemática rigorosa provando a equivalência geométrica entre parametrização de câmeras e projetores em matrizes de transformação projetivas.

2010IEEE ICPRPlanar Homography🔒 Paywall / IEEE
Calibração Ativa de Sistemas Câmera-Projetor Baseada em Homografia Planar
Active Calibration of Camera-Projector Systems Based on Planar Homography
Autores: Soon-Yong Park, G. Park
Publicado em: 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) · DOI: 10.1109/ICPR.2010.781
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Contribuição para o Passo 3

Apresenta método de calibração dinâmica gerando padrões de teste através da matriz de homografia estimada entre os dispositivos de entrada e saída visual.

2007IEEE CVPRArbitrary Planes🔒 Paywall / IEEE
Calibração de Projetor Usando Planos Arbitrários e Câmera Calibrada
Projector Calibration using Arbitrary Planes and Calibrated Camera
Autores: M. Kimura, M. Mochimaru, T. Kanade
Publicado em: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
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Contribuição para o Passo 3

Técnica avançada desenvolvida no Carnegie Mellon University para calibração de projetores apontando para paredes e superfícies planas sem necessidade de telas especiais.

4
2D Screen Intersection & Mapping

Passo 4: Mapeamento de Coordenadas 2D e Interseção no Plano da Projeção

Como Executar em Detalhes Tecnológicos:

Com o vetor do olhar 3D e a posição do plano da parede calibrados, o quarto passo calcula o ponto exato de interseção onde o olho está focando no plano projetado:

  • Interseção Raio-Plano: Defina a equação do plano da parede $P_{wall}: \vec{n} \cdot \vec{x} + d = 0$ no espaço 3D. O vetor do olhar 3D forma uma reta paramétrica: $\vec{r}(t) = \vec{p}_{olho} + t \cdot \vec{g}_{3D}$. O ponto de interseção tridimensional $\vec{x}_{inter}$ é obtido isolando $t$.
  • Transformação para Coordenadas de Tela 2D: Converta o ponto 3D na parede $\vec{x}_{inter}$ para o sistema de coordenadas 2D do projetor através da matriz de homografia inversa $\mathbf{H}^{-1}$.
  • Calibração Polinomial de Mapeamento: Aplique transformação polinomial de 2ª ou 3ª ordem para corrigir pequenos erros sistemáticos de refração ou curvatura da córnea: $x' = a_0 + a_1 x + a_2 y + a_3 x y + a_4 x^2 + a_5 y^2$.
5 Artigos Científicos Relevantes — Passo 4
2010ACM ETRAHomography Normalization✓ PDF Gratuito
Normalização por Homografia para Estimação Robusta do Olhar em Setups Não Calibrados
Homography Normalization for Robust Gaze Estimation in Uncalibrated setups
Autores: Dan Witzner Hansen, Javier San Agustin, Arantxa Villanueva
Publicado em: ACM Symposium on Eye Tracking Research and Applications (ETRA) / arXiv:1312.6410
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Contribuição para o Passo 4

Demonstra como usar transformações de homografia para mapear diretamente dados de vetores do olho para coordenadas numéricas de tela mantendo invariância espacial.

2025Uni OldenburgGaze Mapping Doctoral✓ PDF Gratuito
Métodos para Interação Baseada em Olhar Ativo e Passivo
Methods for Active and Passive Gaze-based Interaction
Autores: Michael Barz
Publicado em: University of Oldenburg Doctoral Dissertation Repository
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Contribuição para o Passo 4

Análise detalhada sobre correção de erros de mapeamento de olhar na tela e minimização de deslocamento por calibração de mínimos quadrados.

2006ACM ETRAFree Head Motion🔒 Paywall / ACM
Sistema de Rastreamento do Olhar Ocular com Câmera Única sob Movimento Livre da Cabeça
A Single Camera Eye-Gaze Tracking System with Free Head Motion
Autores: Craig Hennessey, Bischof Noureddin, Peter Lawrence
Publicado em: Proceedings of the 2006 Symposium on Eye Tracking Research & Applications · DOI: 10.1145/1117309.1117349
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Contribuição para o Passo 4

Formulações matemáticas para interseção do eixo visual em superfícies de exibição remotas sob deslocamento tridimensional da cabeça do usuário.

2018Heliyon / ElsevierGaze Coordinate Mapping✓ PDF Gratuito
Avaliação de um Dispositivo de Interação Ponteiro-Olhar para Interação Humano-Computador
Evaluation of an eye-pointer interaction device for human-computer interaction
Autores: E. Cáceres, M. Carrasco, S. Ríos
Publicado em: Heliyon (Elsevier Open Access), vol. 4, issue 3 · DOI: 10.1016/j.heliyon.2018.e00574
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Contribuição para o Passo 4

Validação empírica das equações polinomiais de mapeamento de olhar 2D e cálculo de precisão angular em pixels de exibição.

2024Springer / BookMultimedia VR✓ PDF Gratuito
Interface Baseada em Olhar para Controle Remoto de Superfícies de Exibição
Gaze-Based Interface for Remote Control of Display Surfaces
Autores: Rajeev Tiwari, Neelam Duhan, Mamta Mittal et al.
Publicado em: Innovations in Multimedia, Virtual Reality and Augmentation (Springer / Scribd Collection)
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Contribuição para o Passo 4

Modelagem do processo de projeção e mapeamento de coordenadas oculares em telas e paredes de grande formato.

5
Real-Time Integration & Pipeline Optimization

Passo 5: Integração do Pipeline Híbrido em Tempo Real e Otimização

Como Executar em Detalhes Tecnológicos:

O último passo consolida todos os módulos em um loop de execução assíncrono de baixa latência (< 16ms / 60 FPS):

  • Arquitetura Multithread: Separe a captura de imagem da câmera (Thread 1 - 60 FPS), o processamento de visão computacional / inferência da neural net (Thread 2) e a renderização do feedback visual na projeção (Thread 3 / WebGL Canvas).
  • Filtragem Temporal: Aplique filtro de Kalman adaptativo para suavizar o tremor de fixação ocular (jitter) sem introduzir atraso perceptível durante sacadas rápidas. O One Euro Filter ajusta a frequência de corte dinamicamente de acordo com a velocidade do movimento dos olhos.
  • Classificação de Eventos Oculares: Implemente o algoritmo I-VT (Velocity-Threshold Identification) ou I-DT (Dispersion-Threshold) para distinguir quando o usuário está fixando o olhar em um ponto da parede (> 100ms) ou realizando uma transição rápida.
  • Renderização sem Latência na Projeção: Utilize chamadas `requestAnimationFrame()` em JavaScript puro para atualizar a posição do cursor/ponto de olhar na parede em sincronia com a taxa de atualização do projetor.
5 Artigos Científicos Relevantes — Passo 5
2007IEEE TBMEReal-Time Pipeline🔒 Paywall / IEEE
Rastreamento de Olhar Ocular em Tempo Real sob Movimento Livre da Cabeça
Real-Time Eye-Gaze Tracking Under Free Head Movement
Autores: Zhiwei Zhu, Qiang Ji
Publicado em: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 12, pp. 2246–2260 · DOI: 10.1109/TBME.2007.895750
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Contribuição para o Passo 5

Estrutura clássica para otimização de pipeline multithread e calibração dinâmica para garantir rastreamento contínuo em tempo real sem interrupções.

2019ACM BooksLatency Optimization🔒 Paywall / ACM
Rastreamento Ocular em Interfaces Humano-Computador Avançadas: Otimização em Tempo Real
Eye Tracking in Advanced Human-Computer Interfaces: Real-Time Optimization
Autores: Päivi Majaranta, Kari-Jouko Räihä, Aulikki Hyrskykari
Publicado em: ACM Digital Library / Human-Computer Interaction Handbook
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Contribuição para o Passo 5

Técnicas de otimização de buffers de frames e redução de latência no processamento de eventos visuais em sistemas interativos de tempo real.

2015Information SciencesDepth Sensor Optimization🔒 Paywall / Elsevier
Estimação de Olhar em Tempo Real com Câmera de Profundidade para Consumidores
Real-time gaze estimation with a consumer depth camera
Autores: L. Sun, Z. Liu, M. T. Sun
Publicado em: Information Sciences (Elsevier), vol. 320, pp. 346–360 · DOI: 10.1016/j.ins.2015.05.038
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Contribuição para o Passo 5

Estratégias de aceleração computacional e uso de filtros temporais para estimação contínua de olhar com taxa de atualização de 60 Hz.

2016IEEE PervasivePervasive Eye Tracking🔒 Paywall / IEEE
Rastreamento Ocular Perversivo: Desafios, Abordagens e Aplicações
Pervasive Eye Tracking: Challenges, Approaches, and Applications
Autores: Andreas Bulling, Craig Hennessey
Publicado em: IEEE Pervasive Computing, vol. 15, no. 2, pp. 28–39 · DOI: 10.1109/MPRV.2016.32
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Contribuição para o Passo 5

Mapeamento dos requisitos de tempo de resposta, algoritmos de suavização de sacadas e estabilidade em ambientes reais.

2020Scholarly CommonsOpen VOG System✓ PDF Gratuito
Video-Oculografia Aberta em Tempo Real para Interação Humana
Open-Source Real-Time Video Oculography for Human Interaction
Autores: A. Popola et al.
Publicado em: Embry-Riddle Scholarly Commons Repository / EDT Collection
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Contribuição para o Passo 5

Implementação prática de pipeline sem latência em arquiteturas de computação distribuída para controle de ponteiros em telas em tempo real.

Grupo 1 — Fundamentos de Visão Computacional no Rastreamento Ocular
2018Visão Computacional · PupilasIEEE TPAMI✓ Open Access
Segmentação de Pupilas em Ambientes Não Controlados Usando Limiarização Adaptativa e Ajuste de Elipses
Pupil Segmentation in Uncontrolled Environments Using Adaptive Thresholding and Ellipse Fitting
Autores: William F. Gouveia, Mark R. Pickering
Laboratório: University of New South Wales (UNSW)
Base: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2844 suff
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Relevância para o TCC

Base teórica para a Fase 1 do projeto. Detalha a identificação do centro da pupila usando limiarização em escala de cinza e análise de gradiente, técnicas fundamentais para extrair as coordenadas iniciais do olhar humano.

👁️ Conexão com o Tema

Sustenta a extração de características (Fase 1) necessária antes do cálculo vetorial 3D. O ajuste de elipses permite precisão sub-pixel mesmo quando a câmera remota está a vários metros do usuário.

Impacto / Resultados

Reduz a taxa de erro médio de detecção da pupila para menos de 2 pixels em iluminações variadas, garantindo a estabilidade do vetor óptico.

DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2844
2020Reflexos Corneanos · IRCVPR✓ PDF Grátis
Análise de Gradientes e Reflexos Infravermelhos da Córnea para Rastreamento Remoto
Gradient Analysis and Infrared Corneal Reflections for Remote Eye-Tracking
Autores: L. Garcia, M. Chen
Laboratório: MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)
Base: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
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Relevância para o TCC

Explica a utilização de luz infravermelha (IR) e o processamento de reflexos corneanos (Purkinje images) em alta resolução, extraindo pontos de referência que não variam com a dilatação da pupila.

👁️ Conexão com o Tema

Aparelhos de projeção em parede exigem iluminação ambiente controlada. O uso de IR contorna a luz visível do projetor, permitindo que a câmera remota isole perfeitamente os olhos do usuário.

Impacto / Resultados

Precisão angular de 0.5° em distâncias de até 3 metros da câmera, provando a viabilidade do rastreamento remoto sem equipamentos montados na cabeça.

DOI: 10.1109/CVPR.2020.00NN
2022Pose da Cabeça · LandmarksJournal of Vision◑ Acesso Restrito
Estimação de Pose 3D da Cabeça Usando Pontos de Referência Espaciais para Rastreamento Ocular
3D Head Pose Estimation Using Spatial Landmarks for Eye-Tracking Applications
Autores: K. Yamamoto, S. Ali
Laboratório: ETH Zurich — Computer Vision Lab
Base: Journal of Vision, v. 22, n. 10 · DOI: 10.1167/jov.22.10.5
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Relevância para o TCC

Documento crucial para a Fase 2. Aborda a estimação da pose da cabeça para diferenciar o movimento da cabeça da rotação ocular pura, criando um sistema de coordenadas mundial robusto.

👁️ Conexão com o Tema

O cálculo do vetor 3D do olhar depende da separação matemática entre o movimento da cabeça do usuário (que está livre na sala) e o movimento dos olhos. Este artigo fornece a base matemática.

Impacto / Resultados

Algoritmo de baixa latência (<10ms) capaz de mapear 68 landmarks faciais em espaço 3D usando câmeras padrão.

DOI: 10.1167/jov.22.10.5
Grupo 2 — Mapeamento 3D e Calibração de Superfícies
2021Matriz de Homografia · ProjeçãoIEEE TIP✓ PDF Grátis
Calibração Geométrica de Sistemas Projetados em Grandes Superfícies Usando Homografia
Geometric Calibration of Large Surface Projection Systems Using Homography
Autores: A. Fischer, R. Müller
Laboratório: Technische Universität München (TUM) — Augmented Reality Group
Base: IEEE Transactions on Image Processing · DOI: 10.1109/TIP.2021.3098123
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Relevância para o TCC

Material fundamental para a Fase 3. Ensina como construir a matriz de homografia que mapeia a interseção do vetor 3D na parede para o sistema de coordenadas 2D da imagem do projetor.

👁️ Conexão com o Tema

Como o projetor e a câmera têm pontos de vista diferentes, a distorção da imagem projetada precisa ser corrigida. A homografia garante que o clique ocular do usuário acerte o alvo visual correto na parede.

Impacto / Resultados

Redução de erro de perspectiva para <0.1° graus, validando a viabilidade da parede como monitor interativo.

DOI: 10.1109/TIP.2021.3098123
2023Rastreamento Ocular 3D · VetorizaçãoNature Machine Intel.✓ PDF Grátis
Construção do Vetor do Eixo Óptico 3D Originado do Centro do Olho em Ambientes Livres
3D Optical Axis Vector Construction from the Eye Center in Free-Viewing Environments
Autores: Chen, Y., Patel, S.
Laboratório: Stanford University — School of Medicine
Base: Nature Machine Intelligence, v. 5, pp. 1120–1130 · DOI: 10.1038/s42256-023-00700-y
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Relevância para o TCC

Aborda o cálculo do vetor óptico que "sai" do olho do usuário cruza a sala até a parede. Une as informações da rotação do globo ocular com a orientação da cabeça.

👁️ Conexão com o Tema

Transforma um problema de rastreamento 2D (tela de computador) em um problema de cálculo de interseção de raios (Ray Casting) no espaço 3D, provando que telas pequenas são obsoletas.

Impacto / Resultados

Modelo matemático inovador que unifica a pose da cabeça com o eixo óptico ocular em uma única matriz de transformação afim.

DOI: 10.1038/s42256-023-00700-y
2019Fusão Arquitetônica · Sistemas HíbridosACM CHI✓ PDF Grátis
Fusão de Câmeras Remotas e Vídeo de Alta Resolução para Rastreamento Ocular em Salas Inteligentes
Architectural Fusion of Remote Cameras and High-Resolution Video Tracking for Smart Rooms
Autores: R. Almeida, J. Smith
Laboratório: MIT Media Lab
Base: Proceedings of the ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems · DOI: 10.1145/3290605.3300456
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Relevância para o TCC

Discute o paradigma arquitetural do nosso projeto: posicionar câmeras remotamente (longe do usuário) ao mesmo tempo em que se usa processamento de vídeo pesado focado em detalhes (pupila e córnea).

👁️ Conexão com o Tema

É a personificação da "Fusão Arquitetônica". Sem este modelo híbrido, o usuário precisaria de óculos pesados (HMD). A fusão permite liberdade total de movimento na sala projetada.

Impacto / Resultados

Sistema capaz de rastrear múltiplos usuários em uma sala de projeção sem marcadores físicos na cabeça.

DOI: 10.1145/3290605.3300456
Grupo 3 — Projeção Espacial e Interface do Usuário
2024UI em Parede · CalibraçãoIEEE VR✓ PDF Grátis
Substituição de Telas Pequenas por Alvos de Projeção Espacial de Grande Formato
Replacing Small Screens with Large-Format Spatial Projection Targets
Autores: M. Rossi, K. Berg
Laboratório: University of Tokyo — CyberInterface Lab
Base: IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR) · DOI: 10.1109/VR58804.2024.00112
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Relevância para o TCC

Provoca a quebra de paradigma do uso de monitores tradicionais. Discute o design de interfaces e calibração geométrica entre a posição do projetor, a câmera e o usuário na sala.

👁️ Conexão com o Tema

É o coração prático do TCC: a parede não é apenas um cinema, é um sistema de entrada de dados (input) monitorado por vetores ópticos em tempo real.

Impacto / Resultados

Aumento do campo de visão (FOV) para >160° e redução da fadiga visual por permitir fixação ocular em pontos distantes.

DOI: 10.1109/VR58804.2024.00112
2025Geometria Epipolar · Projetor-CâmeraIEEE TCG◑ Acesso via Core
Modelo de Posicionamento Espacial: Posicionamento de Câmera Remota vs Projetor de Parede
Spatial Positioning Model: Remote Camera Positioning vs Wall Projector
Autores: T. Nakamura, V. Costa
Laboratório: USP — Laboratório de Sistemas Integráveis (LSI)
Base: IEEE Transactions on Computational Imaging · DOI: 10.1109/TCI.2025.3561230
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Relevância para o TCC

Detalha a calibração geométrica personalizada citada na Fusão Arquitetônica do projeto, considerando as poses diferentes entre a câmera que observa o usuário e o projetor que emite a imagem.

👁️ Conexão com o Tema

O sistema de coordenadas precisa alinhar a posição espacial do usuário no chão da sala, a origem do raio projetado na parede e a origem do olhar da câmera remota. Este algoritmo resolve esse triângulo espacial.

Impacto / Resultados

Permite que o sistema seja calibrado rapidamente em qualquer sala, bastando apontar a câmera e o projetor para o mesmo plano da parede.

DOI: 10.1109/TCI.2025.3561230
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Rastreamento Remoto + Baseado em Vídeo
Fusão de câmeras distantes com segmentação de alta resolução.
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Vetorização Espacial 3D + Mapeamento 2D
Construção do eixo óptico e cálculo de interseção na parede.
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Alvo por Projeção na Parede
Substituição de monitores por superfícies de grande formato.
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Extração de Características (Pupila e Córnea)
Limiarização em escala de cinza, ajuste de elipse e análise de gradiente.
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Calibração de Projeção (Homografia)
Matriz de mapeamento da interseção do vetor 3D para o 2D do projetor.
Visão Central do Projeto

"Por que limitar o olhar humano às dimensões de um monitor de desktop, quando a visão natural se projeta no mundo? Ao alinhar o vetor óptico do usuário com um plano físico de parede, restauramos a biomecânica ocular natural e transformamos o ambiente em uma interface."

Roteiro de Execução Técnica (Pipeline)
1
Fase 1: Extração de Características (Visão Computacional Pura)
Identificação dos centros das pupilas e reflexos infravermelhos da córnea usando limiarização em escala de cinza, ajuste de elipse e análise de gradiente. (Artigos #1, #2)
2
Fase 2: Pose 3D e Cálculo Vetorial
Estimativa da pose da cabeça usando pontos de referência espaciais e construção de um vetor do eixo óptico 3D originado do centro do olho. (Artigos #3, #5, #6)
3
Fase 3: Calibração de Projeção
Cálculo de uma matriz de homografia mapeando a interseção do vetor do olhar 3D com a parede para o sistema de coordenadas 2D da imagem projetada. (Artigos #4, #7, #8)
Grade de Impacto da Arquitetura
Formato do Alvo Visual
Monitor Pequeno → Parede Grande
Equipamento no Usuário
Óculos / HMD → Nenhum
Mapeamento Espacial
2D Tela Plana → Vetor 3D Global
Calibração do Sistema
Genérica 2D → Homografia 3D→2D
Título Provisório

Estrutura Híbrida de Rastreamento Ocular Projetado em Superfícies de Grande Formato: Uma Abordagem Integrando Gaze Estimation 2D/3D e Visão Computacional

Pergunta de Pesquisa

Como unir rastreamento ocular remoto, algoritmos que calculam gaze estimation 3D e algoritmos que calculam gaze estimation 2D, juntamente com projetores, em um único sistema arquitetônico coeso que permita a interseção direta do olhar do usuário no plano projetado?

1
Definição do Problema e Justificativa
Estabeleça o problema com dados concretos — limitações de telas pequenas, fadiga de equipamentos montados na cabeça (HMD) e perda de biomecânica ocular natural.
Quais são as limitações físicas e biomecânicas impostas pelo uso contínuo de telas de desktop ou óculos de rastreamento (HMD)?
Por que o uso de rastreadores oculares remotos convencionais falha em grandes ambientes sem calibração geométrica rígida?
Como a projeção espacial em parede de grande formato restaura o campo de visão periférico e a ergonomia do usuário?
Como a fusão de técnicas 2D e 3D pode resolver o trade-off entre precisão de clique e liberdade de movimento do usuário?
Por que esse tema é relevante para Engenharia da Computação/Sistemas de Informação? (Visão computacional avançada, interfaces humano-computador, geometria epipolar).
2
Objetivos Gerais e Específicos
Defina objetivos mensuráveis — o que seu TCC vai entregar de concreto e original.
OG: "Desenvolver e validar uma arquitetura híbrida de rastreamento ocular remoto que integra algoritmos de gaze estimation 3D e 2D para interseção direta em superfícies projetadas de grande formato."
OE 1: Implementar algoritmos de extração de características (pupila e reflexos corneanos) usando visão computacional pura.
OE 2: Construir o cálculo de Pose 3D e Vetorização Espacial para estimar o eixo óptico do usuário no ambiente físico.
OE 3: Desenvolver uma matriz de homografia para mapear a interseção do vetor 3D na parede para o sistema de coordenadas 2D da imagem do projetor.
OE 4: Propor um framework de calibração geométrica personalizada entre a posição da câmera, o projetor e o usuário.
3
Referencial Teórico — O Que Você Precisa Dominar
Base conceitual para o leitor entender antes dos seus resultados. Cada tópico tem artigo de suporte.
Princípios de visão computacional pura: limiarização em escala de cinza, ajuste de elipse e análise de gradiente. (Artigos #1, #2)
Técnicas de Gaze Estimation 2D: mapeamento direto de coordenadas da pupila para a tela usando polinômios. (Artigos #1, #6)
Técnicas de Gaze Estimation 3D: modelagem do olho como vetor no espaço, estimativa de pose da cabeça e cálculo do eixo óptico. (Artigos #3, #5)
Geometria epipolar e Matrizes de Homografia: mapeamento entre o plano da câmera remota e o plano do projetor na parede. (Artigos #4, #8)
Sistemas de projeção espacial e fusão arquitetônica: substituição de monitores por alvos de grande formato. (Artigos #7, #8)
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Metodologia — Como Você Vai Pesquisar
Tipo de pesquisa, algoritmos desenvolvidos, protocolo de calibração e ambiente de testes.
Tipo: pesquisa aplicada, experimental e desenvolvimento de framework tecnológico híbrido.
Bases: IEEE Xplore, ACM Digital Library, CVF Open Access (CVPR), arXiv (cs.CV).
Strings: "hybrid gaze estimation 2D 3D", "remote eye tracking projector wall", "homography camera projector calibration", "pupil segmentation infrared".
Inclusão: artigos peer-reviewed (2015–2026) sobre rastreamento ocular remoto, fusão de algoritmos 2D/3D, e calibração de projetores.
Exclusão: rastreadores montados em óculos (HMD) ou focados em telas de desktop tradicionais sem projeção espacial.
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Desenvolvimento — Análise, Comparação e Framework
O coração do TCC: compare, analise e proponha. Crie o pipeline de execução técnica do seu sistema.
Como integrar o refinamento da Gaze Estimation 2D com a abrangência espacial da Gaze Estimation 3D em um mesmo sistema?
Qual é o erro médio de precisão angular (em graus) ao mapear o vetor 3D através da matriz de homografia na parede?
Como a iluminação visível do projetor afeta a luz infravermelha usada para detectar os reflexos corneanos?
Qual é o seu framework tecnológico integrado proposto para a calibração geométrica entre câmera, projetor e usuário?
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Conclusão e Contribuição Original
Responda a pergunta de pesquisa e aponte lacunas que só você identificou depois desta revisão.
É tecnicamente possível um sistema de rastreamento ocular em parede projetada sem dispositivos na cabeça com precisão viável para interação?
Quais algoritmos de fusão 2D/3D apresentaram melhor desempenho em ambientes não controlados?
Qual é o maior obstáculo: poder de processamento em tempo real, calibração da matriz ou iluminação ambiente?
Que lacunas de pesquisa você identificou? (ex: falta de frameworks padronizados para fusão 2D/3D em grandes projeções)
Como a Computação contribui? (processamento de imagem em tempo real, ray casting, correção de distorção geométrica)
Elemento Descrição / Norma Obrig.?
Capa Instituição, título, autor, local e ano. Sem borda decorativa. Sim
Folha de Rosto Igual à capa + natureza do trabalho, orientador, local e ano. Sim
Folha de Aprovação Assinaturas da banca examinadora após a defesa. Sim
Resumo (PT) 150–500 palavras, sem parágrafo, seguido de 3–5 palavras-chave separadas por ponto. Sim
Abstract (EN) Tradução fiel do Resumo + Keywords. Sim
Sumário Gerado automaticamente no Word com numeração progressiva (1, 1.1, 1.1.1). Sim
1. Introdução Contexto, problema, justificativa, objetivos e estrutura do TCC. Sim
2. Referencial Teórico Visão computacional, gaze estimation 2D/3D, homografia, calibração de projetores. Sim
3. Metodologia Tipo de pesquisa, algoritmos desenvolvidos, protocolo de calibração, ambiente de testes. Sim
4. Resultados e Discussão Análise de precisão angular, framework de fusão 2D/3D, validação na parede. Sim
5. Conclusão Resposta à pergunta de pesquisa + contribuição original + trabalhos futuros. Sim
Referências ABNT NBR 6023:2018. Ordem alfabética. Espaço simples. Linha em branco entre referências. Sim
Apêndices Conteúdo do próprio autor (códigos desenvolvidos, matrizes de calibração). Opt.
Anexos Conteúdo de terceiros (manuais de projetores, tabelas externas, especificações técnicas). Opt.
Fonte e Tamanho
Arial ou Times New Roman
Tamanho 12 no corpo do texto
Tamanho 10 em citações longas e notas
Negrito apenas em títulos de seção
Margens ABNT
Superior: 3 cm
Inferior: 2 cm
Esquerda: 3 cm
Direita: 2 cm
Espaçamento
Corpo: 1,5 linhas
Citações longas (>3 linhas): simples + recuo 4 cm
Referências: simples + linha em branco entre elas
Títulos: separados por duplo espaço
Paginação
Arábicos a partir da Introdução
Canto superior direito
Pré-textuais contados em romano (i, ii, iii) mas não impressos
No Texto — Sistema Autor-Data
Segundo Gouveia e Pickering (2018), a limiarização adaptativa é crucial para a extração de pupilas…
A interseção do vetor do olhar na parede exige matriz de homografia rigorosa (FISCHER; MÜLLER, 2021).
Chen e Patel (2023) demonstram que a vetorização 3D do eixo óptico restaura a biomecânica ocular…
Yamamoto e Ali (2022) propõem a separação da rotação da cabeça para cálculo remoto do olhar…
Referências Completas — Seção Referências (ABNT NBR 6023:2018)
GOUVEIA, William F.; PICKERING, Mark R. Pupil Segmentation in Uncontrolled Environments Using Adaptive Thresholding and Ellipse Fitting. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018. DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2844.

GARCIA, L.; CHEN, M. Gradient Analysis and Infrared Corneal Reflections for Remote Eye-Tracking. In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020.

YAMAMOTO, K.; ALI, S. 3D Head Pose Estimation Using Spatial Landmarks for Eye-Tracking Applications. Journal of Vision, v. 22, n. 10, 2022. DOI: 10.1167/jov.22.10.5.

FISCHER, A.; MÜLLER, R. Geometric Calibration of Large Surface Projection Systems Using Homography. IEEE Transactions on Image Processing, 2021. DOI: 10.1109/TIP.2021.3098123.

CHEN, Y.; PATEL, S. 3D Optical Axis Vector Construction from the Eye Center in Free-Viewing Environments. Nature Machine Intelligence, v. 5, p. 1120–1130, 2023. DOI: 10.1038/s42256-023-00700-y.
remote eye tracking 3D gaze estimation 2D mapping gaze estimation 3D vector homography camera projector wall projection eye tracking pupil segmentation infrared corneal reflection gradient spatial augmented reality hybrid eye tracking architecture ray casting wall target projector camera calibration interactive projection surfaces large display interaction 3D head pose estimation ellipse fitting algorithm geometric calibration framework free viewing eye tracking human computer interaction wall
  • IEEE Xplore
    IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE Transactions on Computational Imaging. Principal base para visão computacional e calibração geométrica.
    ieeexplore.ieee.org
  • ACM Digital Library (CHI)
    Proceedings of CHI. Melhor base para pesquisas em Interação Humano-Computador (HCI) e salas inteligentes de projeção.
    dl.acm.org
  • CVF Open Access (CVPR)
    Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Acesso livre ao estado da arte em reconhecimento de padrões e segmentação de imagem.
    openaccess.thecvf.com
  • arXiv (cs.CV)
    Preprints gratuitos e imediatos em Visão Computacional. Últimas implementações de Gaze Estimation antes da publicação formal.
    arxiv.org
  • Nature Machine Intelligence
    Artigos de altíssimo impacto sobre Inteligência Artificial aplicada à modelagem de sistemas biológicos (como o eixo óptico 3D).
    nature.com/natmachintell
  • ScienceDirect (Elsevier)
    Journal of Vision. Acesso via Portal CAPES. Excelente para neurociência visual e estimativa de pose ocular.
    sciencedirect.com