Navegando por Assunto "Rastreamento ocular"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Avaliação de tecnologia de rastreamento ocular e gamificação no desenvolvimento de competências de leitura em crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA)(2026-03-05) ALVES, Rubens do Carmo de Souza; SIQUEIRA, Elton Sarmanho; http://lattes.cnpq.br/6836143760585970; https://orcid.org/0000-0002-2199-1910O cenário da alfabetização no Brasil, particularmente na região amazônica, enfrenta desafios estruturais que demandam ferramentas de diagnóstico mais precisas e objetivas para identificar dificuldades de leitura nos anos iniciais. Este trabalho apresenta a avaliação de uma solução tecnológica integrada, baseada em rastreio ocular (eye tracking) de baixo custo e estratégias de gamificação, como ferramenta de apoio ao diagnóstico pedagógico. O objetivo geral consistiu em validar se os padrões de movimento ocular coletados durante tarefas gamificadas podem diferenciar níveis de proficiência leitora. A metodologia caracteriza-se como uma pesquisa aplicada de natureza quantitativa-descritiva, envolvendo um grupo amostral de 26 crianças de diferentes escolas públicas no município de Cametá, Pará. Desenvolveu-se um artefato de software em linguagem Python com um pipeline de dados (ETL), do inglês (Extract, Transform, Load), significa a extração, transformação e carregamento dos dados, para ingestão, limpeza e visualização de coordenadas oculares através de séries temporais e mapas de calor (heatmaps). Os resultados demonstraram uma distinção clara entre perfis de leitura: participantes proficientes apresentaram um padrão escalar estável e sacadas progressivas, enquanto leitores iniciantes exibiram trajetórias erráticas, regressões frequentes e tempos de fixação significativamente superiores. A análise espacial confirmou a eficácia do design da interface em direcionar a atenção visual para as áreas de interesse pedagógico, com a formação consistente de hotspots sobre as palavras-alvo. Conclui-se que a integração do rastreio ocular com a gamificação constitui uma métrica biométrica viável e de baixo custo, capaz de fornecer evidências quantitativas que complementam a avaliação subjetiva docente, auxiliando na triagem precoce de dificuldades de aprendizagem no contexto escolar.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Técnicas de visão computacional aplicadas na detecção e rastreamento ocular para a inclusão digital de pessoas com deficiência motora(2021-08-13) MACEDO, Anne Livia da Fonseca; GOMES, Igor Ruiz; http://lattes.cnpq.br/5538297000388112; https://orcid.org/0000-0001-7391-1903A despeito dos avanços significativos na tecnologia da informação, problemas relacionados à exclusão social persistem, com grande parte da população mundial sem acesso aos conteúdos digitais devido uma série de fatores econômicos, sociais e educacionais. Algumas das pessoas excluídas do universo digital são aquelas que apresentam dificuldades em movimentar os membros superiores, que normalmente são requisitados para o acionamento de determinados dispositivos computacionais como o teclado. Diante disso, o esforço para a inclusão digital tornou-se um consenso social, pois abrange a integração das pessoas à informática e a exploração de métodos que garantam a elaboração de tecnologias acessíveis a todos. Diferentes interfaces adaptadas estão sendo desenvolvidas para substituir os periféricos convencionais. Muitas dessas propostas baseiam-se no rastreamento ocular através de técnicas de visão computacional, propiciando a interação à distância, sem a necessidade de contato físico com o dispositivo. Fundamentando-se nesse contexto, o propósito principal desta pesquisa consistiu na implementação de uma tecnologia de baixo custo computacional voltada para pessoas com deficiência motora, que possibilita o acionamento das teclas direcionais ao rastrear o movimento dos olhos para quatro direções de interesse (cima, baixo, esquerda e direita). O sistema foi desenvolvido através da linguagem de programação C++ com o suporte dos algoritmos pré-implementados da biblioteca OpenCV, e concentrou-se no treinamento e aplicação do método de classificação Haar Cascade para a localização da região ocular e no uso de procedimentos específicos de visão computacional e processamento digital de imagens para determinar a direção do olhar com base no reconhecimento da pigmentação branca da esclerótica do globo ocular. Os resultados alcançados na fase experimental demonstram que o algoritmo proposto tem potencial suficiente para permitir o uso do sistema em tempo real, de forma apropriada e funcional. O modelo manifestou desempenho geral satisfatório na detecção dos olhos ao atingir uma taxa de 82% de verdadeiros positivos, 87% de precisão, 82% de sensibilidade e 84% de F1 Score, e foi capaz de reconhecer os movimentos oculares para as quatro direções de interesse, com tempo de resposta aceitável para execução de determinadas aplicações computacionais.