Belkebir, MalakNini, Brahim2021-07-012021-07-012020http://hdl.handle.net/123456789/10515L'estimation de mouvement des iris est souvent la première étape de nombreuses applications de la vision par ordinateur. Son objectif est de déterminer la position des yeux relativement à des positions de référence. Cela permet de déterminer la position du regard pour faire une action conséquente. Une des applications importantes de ce travail est le contrôle du défilement automatique d'un texte pour un lecteur en suivant le mouvement de ses yeux. De plus, le déplacement du curseur de la souris ainsi que le clic de souris avec le clin des yeux sont d'autres applications de ce travail. L'aspect technique repose sur l'utilisation d'une méthode très connue dont la majorité des applications de détection de visage l'utilisent. Elle est appelée Haar Cascade Algorithm " HCA ", dont nous avons proposé une amélioration afin de réduire la détection " fausse positive ". Ensuite, nous l'avons combiné avec d'autres outils. En l'occurrence, nous avons utilisé la bibliothèque " dlib " qui permet la capture des points caractéristiques de l'œil, et d'autres méthodes pour l'extraction de l'iris et notamment de son centre, telles que " la hiérarchie des contours " et " le centre de chaque pair de points symétriques de contour ". Le travail consiste à déterminer la direction des iris détectés (regard). Afin de simplifier le travail, des positions de référence sont utilisées (formant un " T " dans le visage) relativement auxquelles les positions détectées sont estimées, en utilisant une méthode de calcul dite " la distance moyenne entre deux droites non parallèle ". Enfin, nous avons réussi à atteindre l'objectif principal qui consiste à exploiter le vecteur de mouvement résultant pour construire un système de contrôle de PC à distance sans interférence haptique entre l'utilisateur et l'ordinateur qui suit le déplacement des iris détectés, en temps réel.frDéfilement automatiqueDéplacement du curseuDétection fausse positiveOther