Hardware y Software de Eye Tracking
Para implementar el hardware de EyeSense, estudiamos soluciones tecnológicas ya existentes. Una de las más útiles fue la investigación de Boemio (2025), sobre un dispositivo para personas con síndrome de enclaustramiento total CLIS. Aunque nuestro sistema y el de ellos son diferentes, el objetivo es el mismo: crear una herramienta de comunicación accesible y fácil de usar.
El estudio de ese prototipo nos sirvió como una guía muy valiosa. Nos ayudó a tomar buenas decisiones de diseño y a evitar errores en nuestro propio proyecto.
Hardware
1. Optimización de la Cámara y Procesamiento de la Imagen
El estudio muestra formas de hacer que el hardware funcione de manera más eficiente, capturando video usando solo el canal de brillo luminancia para ahorrar recursos. Esto mantiene una buena velocidad FPS, incluso en computadoras menos potentes. Su dispositivo usaba luces infrarrojas para verse bien en cualquier luz, por lo que esta idea nos hizo ver lo importante que es tener una imagen constante.
2. Diseño del Dispositivo Físico
El dispositivo que ellos crearon era wearable. Todos los componentes estaban montados en una montura de gafas adaptada, la cámara estaba en un brazo flexible que se podía ajustar para enfocar bien el ojo. Para EyeSense, esto nos enseñó que el diseño físico es la base del correcto funcionamiento de un dispositivo de seguimiento ocular. El usuario necesita poder colocar la cámara a la altura correcta y a la distancia adecuada de sus ojos.
3. Consumo de Energía y Autonomía
Su dispositivo funcionaba con una batería recargable, logrando que funcionara por más de 5 horas seguidas. Para EyeSense, esto nos mostró que un sistema de comunicación debe tener buena autonomía.
4. Transmisión de Datos
Ellos transmitían las imágenes por Wi-Fi desde el dispositivo a una computadora, al mismo tiempo que usaban un protocolo especial para asegurar que los datos llegaran bien. De esta forma, aprendimos que la velocidad y estabilidad de la transmisión son clave.
5. Robustez y Durabilidad
El dispositivo estaba diseñado para uso diario. Tenía protecciones contra sobrecarga y cortocircuitos. Para EyeSense, aunque usamos hardware comercial, entendemos que esto debe ser clave, los usuarios pueden necesitar usar el sistema por varias horas al día.
Software
1. Cómo Detectar la Mirada de Forma Robusta
El algoritmo que ellos usaban para encontrar la pupila en el video era muy ingenioso y funcionaba bien. Esto nos inspiró a usar métodos más directos y eficientes para EyeSense. Al mismo tiempo que, aprendimos de sus limitaciones. En el estudio se muestra cómo ellos vieron que su sistema tenía problemas con movimientos oculares muy rápidos. Por eso, en EyeSense diseñamos áreas de selección más grandes y un efecto de loading al seleccionar cada palabra o letra por el usuario. Esto nos ayuda a que el software ignore movimientos muy bruscos.
2. Diseño de una Interfaz Sencilla y Útil
La interfaz de su aplicación nos dio muy buenas ideas. Estaba formada tan solo por cuatro comandos, y aun así lograban que el usuario escribiera texto. Para EyeSense, esto reforzó la necesidad de una interfaz muy bien construida. Queremos reducir el cansancio del usuario, es por esto que, implementamos un teclado virtual inteligente que predice la siguiente palabra y ordena las letras por su uso frecuente. Así, el usuario necesita hacer menos esfuerzo para comunicarse.