Photosensor oculography for eyetracking on smart glasses

This thesis examines the development and feasibility of a camera-free eye-tracking system that employs photodiodes and infrared LEDs. The goal is to address the limitations of conventional camera-based eye-tracking technologies, which often suffer from high power consumption, low output frequency, and integration challenges with wearable devices. To mitigate these issues, this research proposes an alternative approach that utilizes photodiodes and LEDs to detect eye movements, offering a more efficient and compact solution. The study begins with the creation of a prototype system incorporating a gyroscope, enabling accurate measurement of eye positions. Following this, a wearable prototype was developed and tested on human subjects as well as the Ameca robot. Key techniques employed in this research include a lookup matrix for feasibility testing and a classifier to predict eye fixations, achieving high accuracy in both intra-patient and inter-session experiments. The findings affirm the potential of this method for wearable eye-tracking applications, particularly in real-time detection during eye fixations. Future developments will concentrate on individual calibration, hardware integration, and advanced real-time event detection. This work establishes a foundation for creating more efficient, portable, and accurate eye-tracking systems.

Questo studio indaga lo sviluppo e la fattibilità di un sistema di tracciamento oculare senza telecamera utilizzando fotodiodi e LED a infrarossi. L’obiettivo è quello di affrontare i limiti delle tradizionali tecnologie del tracciamento oculare basate su telecamere, come elevato consumo energetico, basse frequenze di output e difficoltà di integrazione nei dispositivi indossabili. Per alleviare questi problemi, questo studio propone un approccio alternativo che utilizza fotodiodi e LED per rilevare i movimenti oculari, fornendo una soluzione più efficiente e compatta. La ricerca inizia con la creazione di un prototipo dotato di giroscopio in grado di misurare con precisione la posizione degli occhi. Un prototipo indossabile è stato poi sviluppato e testato su soggetti umani e sul robot Ameca. Le principali tecniche utilizzate in questo studio includono una matrice di ricerca per testare la fattibilità e un classificatore per prevedere le fissazioni oculari, ottenendo un'elevata precisione su esperimenti con stesso paziente in diverse sessioni di acquisizione. I risultati confermano il potenziale di questo metodo per applicazioni di eye-tracking indossabili, in particolare nel rilevamento in tempo reale durante le fissazioni oculari. I futuri sviluppi si concentreranno sulla calibrazione individuale, l'integrazione hardware e il rilevamento avanzato di eventi in tempo reale. Questo lavoro stabilisce le basi per la creazione di sistemi di eye-tracking più efficienti, portatili e precisi.