MOUSE-CÂMERA ATIVADO PELO MOVIMENTO DA CABEÇA

II Seminário ATIID - Acessibilidade, TI e Inclusão Digital, São Paulo-SP, 23-24/09/2003
MOUSE-CÂMERA ATIVADO PELO MOVIMENTO DA CABEÇA
Nelise DIAS, Jefferson OSOWSKY, Humberto Remigio GAMBA,
Percy NOHAMA
[email protected]
RESUMO: este artigo apresenta um sistema de controle do cursor do
mouse pelo movimento da cabeça de uma pessoa que está posicionada
na frente do monitor de um microcomputador. No topo desse monitor,
coloca-se uma câmera de vídeo colorida com saída padrão NTSC que fica
capturando imagens do usuário. Essas imagens são processadas
utilizando-se técnicas de processamento digital de imagem, sendo que o
objetivo final é relacionar, de modo proporcional, os movimentos de
cabeça do usuário (identificados por um círculo azul pintado sobre uma
testeira) com o cursor do mouse. As imagens capturadas têm 320 pixels
de largura por 240 de altura, montadas no modelo de cor RGB. O
algoritmo de localização de círculo foi implementado por meio da
Transformada de Hough contendo como parâmetros de entrada: 10 ≤ r ≤ 25
pixels e 15 ≤ θ ≤ 75 graus. Os resultados preliminares vêm demonstrando
eficiência no controle da posição do cursor na tela computador.
INTRODUÇÃO
Estima-se que 2 milhões de pessoas
convivem com lesões medulares (SCI) e
a cada 49 min uma outra sofre nova
lesão (NSCIA, 2003). Desse total,
48,7% ficam tetraplégicos. Para facilitar
a realização de suas atividades diárias e
propiciar uma vida mais produtiva e
feliz, em casa, na escola ou no trabalho,
urge criar novos utensílios, dispositivos
e equipamentos para esses usuários.
Sendo, hoje, o computador um
meio de lazer, estudo, trabalho e
comunicação, novas ferramentas vêm
sendo criadas para melhorar sua
acessibilidade (Foggiatto, 2002) e
torná-lo mais eficiente nas novas
tarefas que surgem.
OBJETIVOS
Com a impossibilidade de utilizar os
membros
superiores,
as
pessoas
tetraplégicas ficam privadas do uso dos
computadores pessoais. Visando criar
um novo dispositivo de entrada
independente das mãos, projetou-se
um sistema de controle para cursor de
mouse por meio do movimento da
cabeça de um usuário posicionado à
frente de um computador rodando no
sistema operacional Windows 95 (ou
superior). Sobre o monitor, coloca-se
uma câmera de vídeo colorida (padrão
NTSC) que captura imagens da cabeça
do usuário e, utilizando técnicas de
processamento digital de imagens
(PDI), converte-as em informações
necessárias para que o cursor do mouse
se desloque na direção solicitada.
Outros
dispositivos
similares
podem ser encontrados no mercado
internacional, porém, com tecnologias
diferentes da descrita neste projeto: (1)
HeadMouse, da Origin Instruments
Corp., utiliza dois sensores de infravermelho (IR) distanciados em alguns
centímetros para emitir sinais IR que
são refletidos pela cabeça do usuário e
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recebidos pelo equipamento que calcula
o deslocamento que o mouse deve
realizar
e
(2)
Smart-Nav,
da
NaturalPoint Inc. utiliza diodos emissor
de luz posicionados na fronte do
usuário. A luz emitida é adquirida por
uma câmera que está sobre o monitor e
um algoritmo calcula a posição do
cursor.
METODOLOGIA
No projeto desenvolvido, uma fita, do
tipo testeira esportiva, é colocada na
cabeça do usuário. No centro desta fita,
há um círculo pintado de azul, que é o
ponto de referência que a câmera de
vídeo deve procurar quando captura
uma imagem. Esta busca pelo centróide
é realizada utilizando técnicas de PDI.
Uma vez localizada a coordenada,
o cursor do mouse é deslocado para a
sua nova posição, que é proporcional ao
deslocamento do centróide do círculo na
imagem capturada. A figura 1 ilustra o
sistema implementado.
Qualquer movimento da cabeça,
horizontal e/ou vertical, desloca o
círculo fixado na testeira. Como a
câmera de vídeo está recebendo
imagens do usuário, este deslocamento
refletir-se-á nas imagens, fazendo com
que o centróide do círculo mude de
coordenada. Esta mudança afetará,
proporcionalmente, a posição do cursor
do mouse na tela do computador. A
figura 2 exemplifica este conceito. O
clique simples do mouse é emulado
quando o usuário fica pelo menos n
segundos sem mover a cabeça e o
duplo clique quando fica n+1 segundos.
Figura 1: Sistema para controlar o mouse
pelo movimento da cabeça. O círculo azul
colocado no usuário é a referência das
imagens capturaras pela câmera de vídeo
sobre o monitor. Técnicas
de
PDI
determinam seu centróide na imagem que
proporcionalmente movimenta o cursor do
mouse na tela para a posição desejada.
A figura 3 mostra todos os
algoritmos aplicados nas imagens até
se chegar ao objetivo final.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
O aplicativo desenvolvido para o mouse
foi
montado
em
linguagem
de
programação C++. Utilizou-se uma
câmera de vídeo colorida WAT-202B da
Watec Inc. e uma placa de captura de
sinal de vídeo, frame grabber CPH050
da Tview Inc., sendo executado num
computador IBM/PC com processador
Pentium IV, 1,700 GHz, e 256 Mbytes
de memória RAM.
As imagens capturadas tinham 320
pixels de largura por 240 de altura,
montadas no modelo de cor RGB. O
algoritmo de localização de círculos pela
Transformada de Hough tinha os
seguintes parâmetros de entrada:
10 ≤ r ≤ 25 pixels e 15 ≤ θ ≤ 75 graus.
Para o clique do mouse, adotou-se
n=2 s. O tempo de processamento de
todas as etapas do sistema foi inferior a
67 ms, por isso, foi possível obter uma
taxa de captura de frames de 15/s.
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Figura 2: Reflexo do movimento da cabeça no cursor do mouse na tela. Uma diferença dx no
centróide é relacionada à um deslocamento αdx no cursor e uma diferença dy causa um
deslocamento βdy. As constantes α e β determinam a sensibilidade do sistema. As imagens
da direita e da esquerda são invertidas porque a câmera de vídeo captura imagens
espelhadas.
Figura 3: Procedimentos de PDI para localizar o centróide do círculo azul colocado na cabeça
do usuário.
Segmentação da Cor Azul
Imagens coloridas são formadas pela
combinação de n canais de informação
(Gonzalez, 1993), onde n geralmente é
igual a 3. As imagens digitalizadas
sempre utilizam o modelo de cor
conhecido por RGB, onde R representa
o canal vermelho, G o canal verde e B o
canal azul. Contudo, este tipo não é o
mais
adequado
para
realizar
segmentação. Por este motivo, é
realizado uma conversão de RGB para
HSI, onde H representa a matiz da cor,
S sua saturação e I sua intensidade
(brilho). O valor da matiz do pixel é
dado em graus, sendo que 0º significa
vermelho, 60º amarelo, 120º verde, e
assim por diante. Para localizar regiões
da imagem com pixels da cor azul, é
necessário apenas procurar matizes que
tenham valores próximos de 240º. Uma
nova imagem é então gerada, onde
pixels azul são marcados como brancos
e os outros como pixels pretos.
Localização do Círculo
A partir de uma imagem binarizada
onde os pixels brancos sejam tratados
como objetos e pixels pretos como
fundo, a técnica proposta por Hough
(Gonzalez, 1993) e Parker (Parker,
1997),
chamada
atualmente
de
Transformada de Hough, é reconhecida
como sendo uma das mais eficazes na
localização de formas geométricas
existentes
em
imagens.
Formas
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geométricas circulares podem ser
identificadas através da equação (1).
(1)
ρ = K ± k 2 − C , para k 2 − C ≥ 0 , onde
K = x ⋅ cos(θ ) + y ⋅ sin(θ ) e C = x 2 + y 2 − r 2
A coordenada (x, y) faz referência
a qualquer pixel branco na imagem. A
variável r representa o raio do círculo a
ser localizado que deve variar num
intervalo predeterminado, de acordo
com as dimensões da imagem. A
distância ρ e o ângulo θ representam a
coordenada polar do centroíde do
círculo em relação à posição (0, 0) da
imagem, canto superior-esquerdo. O
ângulo também deve variar dentro de
um intervalo específico.
O resultado desta transformada é
um array 3D, onde uma dimensão é
representada por r, outra por θ e a
última por ρ. Neste array, os elementos
de coordenada (r, θ, ρ) que tiverem
valores mais elevados são identificados
como círculos de raio r, e coordenada
ρ).
O
polar
do
centróide
(θ,
processamento é finalizado quando se
converte a coordenada do centróide de
representação polar para retangular.
Até o presente, foram realizados
testes somente com pessoas do próprio
laboratório, sem qualquer problema
motor e os resultados vêm sendo
promissores.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao CNPq
pelo auxílio e bolsas de pesquisa.
REFERÊNCIAS
GONZALEZ, R.C.; WOODS R.E. Digital
(1993) Image Processing. Boston,
Addison-Wesley Publishing.
NSCIA (2003) About Spinal Cord Injury.
www.spinalcord.org;
disponível
em 2003/07/03.
PARKER, J.R. (1997) Algorithms for
Image Processing and Computer
Vision. New Jersey, Wiley Computer
Publishing.
FOGGIATTO, M.N.S.; OSOWSKY, J.
GAMBA, H.R. NOHAMA, P. (2002)
Mouse Ativado pelo Movimento dos
Olhos. Anais do XVIII Congresso
Brasileiro
de
Engenharia
Biomédica; 5:232-236.
Importante:
Qualquer citação deste texto ou partes
dele, sob qualquer forma ou meio, deve
obrigatoriamente incluir, além do título
e autor, a menção de "Anais do II
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http://www.fsp.usp.br/acessibilidade