TY - JOUR ID - TI - Improvement of Eye Tracking Based on Deep Learning Model for General Purpose Applications تحسين تتبع العين استنادًا إلى نموذج التعلم العميق القابل للتدريب للتطبيقات ذات الأغراض العامة AU - Ahmed A. Salman احمد عامر سلمان AU - Mohammed H. Ali محمد حسين علي PY - 2022 VL - 25 IS - 1 SP - 12 EP - 19 JO - Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences مجلة النهرين للعلوم الهندسية SN - 25219154 25219162 AB - The interest in the Eye-tracking technology field dramatically grew up in the last two decades for different purposes and applications like keeping the focus of where the person is looking, how his pupils and irises are reacting for a variety of actions, etc. The resulted data can deliver an extraordinary amount of information about the user when it's interlocked through advanced data analysis systems, it may show information concerned with the user’s age, gender, biometric identity, interests, etc. This paper is concerned about eye motion tracking as an unadulterated tool for different applications in any field required. The improvements in this area of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning (DL) with eye-tracking techniques allow large opportunities to develop algorithms and applications. In this paper number of models were proposed based on Convolutional neural network (CNN) have been designed, and then the most powerful and accurate model was chosen. The dataset used for the training process (for 16 screen points) consists of 2800 training images and 800 test images (with an average of 175 training images and 50 test images for each spot on the screen of the 16 spots), and it can be collected by the user of any application based on this model. The highest accuracy achieved by the best model was (91.25%) and the minimum loss was (0.23%). The best model consists of (11) layers (4 convolutions, 4 Max pooling, and 3 Dense). Python 3.7 was used to implement the algorithms, KERAS framework for the deep learning algorithms, Visual studio code as an Integrated Development Environment (IDE), and Anaconda navigator for downloading the different libraries. The model was trained with data that can be gathered using cameras of laptops or PCs and without the necessity of special and expensive equipment, also It can be trained for any single eye, depending on application requirements.

نما الاهتمام بتقنية تتبع العين في العقدين الأخيرين لكثير من التطبيقات مثل التركيز على المناطق التي ينظر لها الشخص,كيفية ردة الفعل لقزحية العين لكثير من الفعاليات الخ. البيانات المستحصلة يمكن الاستفاده منها بطرق شتى عند استعمالها وربطها بنظام تحليل بيانات متطور,قد تتمكن من اظهار معلومات مختلفة عن الشخص تتعلق بعمره,جنسه واهتماماته الخ. في هذه الورقة البحثية تم اقتراح عدد من النماذج تم تصميمها بناءً على الشبكات العصبيه الالتفافية وتم اختيار النموذج الاكفأ والادق.بالاعتماد على 16 نقطة ارتكاز تألفت البيانات المستخدمة من2800 صورة للتدريب و800 صورة للاختبار.اعلى دقة تم الحصول عليها بلغت 91.25% واقل خسارة بلغت 0.23% للنموذج الادق الذي يتألف من 11 طبقة.تم استعمال لغة البايثون لبناء الخوارزمية , مكتبة كيراس للتدريب, VSC كبيئة تطوير متكامله و اناكوندا(ANACONDA) لتحميل مختلف المكاتب. تم تدريب النموذج على البيانات التي يمكن جمعها باستخدام كاميرات أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو أجهزة الكمبيوتر الشخصية وبدون الحاجة إلى معدات خاصة ومكلفة ، كما يمكن تدريبه لأي عين واحدة حسب متطلبات التطبيق. ER -