Robust/src/Benchmarks/SSJava/EyeTracking/LEAImplementation.java

   1 /*
   2  * Copyright 2009 (c) Florian Frankenberger (darkblue.de)
   3  *
   4  * This file is part of LEA.
   5  *
   6  * LEA is free software: you can redistribute it and/or modify it under the
   7  * terms of the GNU Lesser General Public License as published by the Free
   8  * Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any
   9  * later version.
  10  *
  11  * LEA is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
  12  * WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR
  13  * A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Lesser General Public License for more
  14  * details.
  15  *
  16  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public License
  17  * along with LEA. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  18  */
  19
  20 /**
  21  * No description given.
  22  *
  23  * @author Florian Frankenberger
  24  */
  25 public class LEAImplementation {
  26
  27   private ClassifierTree classifierTree;
  28
  29   private Rectangle2D lastRectangle;
  30
  31   public LEAImplementation() {
  32     this.loadFaceData();
  33   }
  34
  35   public FaceAndEyePosition getEyePosition(Image image) {
  36     if (image == null)
  37       return null;
  38
  39     Rectangle2D faceRect = classifierTree.locateFaceRadial(image, lastRectangle);
  40     EyePosition eyePosition = null;
  41     if (faceRect != null) {
  42       lastRectangle = faceRect;
  43       Point point = readEyes(image, faceRect);
  44       if (point != null) {
  45         eyePosition = new EyePosition(point, faceRect);
  46       }
  47     }
  48     System.out.println("eyePosition=" + eyePosition);
  49
  50     return new FaceAndEyePosition(faceRect, eyePosition);
  51   }
  52
  53   private Point readEyes(Image image, Rectangle2D rect) {
  54     EyeDetector ed = new EyeDetector(image, rect);
  55     return ed.detectEye();
  56   }
  57
  58   public boolean needsCalibration() {
  59     return false;
  60   }
  61
  62   /**
  63    * This method loads the faceData from a file called facedata.dat which should
  64    * be within the jar-file
  65    */
  66   private void loadFaceData() {
  67
  68     FileInputStream inputFile = new FileInputStream("facedata.dat");
  69
  70     classifierTree = new ClassifierTree();
  71
  72     int numClassifier = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  73     for (int c = 0; c < numClassifier; c++) {
  74
  75       int numArea = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  76       Classifier classifier = new Classifier(numArea);
  77       // parsing areas
  78       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  79         // 54,54,91,62,296.0
  80         Point fromPoint = new Point();
  81         Point toPoint = new Point();
  82         fromPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  83         fromPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  84         toPoint.x = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  85         toPoint.y = Integer.parseInt(inputFile.readLine());
  86         float size = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  87         ScanArea area = new ScanArea(fromPoint, toPoint, size);
  88         classifier.setScanArea(idx, area);
  89       }
  90
  91       // parsing possibilities face yes
  92       float array[] = new float[numArea];
  93       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
  94         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
  95       }
  96       classifier.setPossibilitiesFaceYes(array);
  97
  98       // parsing possibilities face no
  99       array = new float[numArea];
 100       for (int idx = 0; idx < numArea; idx++) {
 101         array[idx] = Float.parseFloat(inputFile.readLine());
 102       }
 103       classifier.setPossibilitiesFaceNo(array);
 104
 105       classifier.setPossibilityFaceYes(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 106       classifier.setPossibilityFaceNo(Integer.parseInt(inputFile.readLine()));
 107
 108       classifierTree.addClassifier(classifier);
 109     }
 110   }
 111   // private Point readEyes(BufferedImage image, Rectangle2D rect) {
 112   //
 113   // // now we cluster the black image points and try to find the inner eye
 114   // /*
 115   // * BlackHoleDetector bhd = new BlackHoleDetector(image, rect);
 116   // * bhd.detect(20);
 117   // *
 118   // * return bhd.getPosition();
 119   // */
 120   //
 121   // EyeDetector ed = new EyeDetector(image, rect);
 122   // return ed.detectEye();
 123   // }
 124
 125 }