Robust/src/Benchmarks/SSJava/EyeTrackingInfer/LEA.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  * This is the main class of LEA.
  22  * <p>
  23  * It uses a face detection algorithm to find an a face within the provided image(s). Then it
  24  * searches for the eye in a region where it most likely located and traces its position relative to
  25  * the face and to the last known position. The movements are estimated by comparing more than one
  26  * movement. If a movement is distinctly pointing to a direction it is recognized and all listeners
  27  * get notified.
  28  * <p>
  29  * The notification is designed as observer pattern. You simply call
  30  * <code>addEyeMovementListener(IEyeMovementListener)</code> to add an implementation of
  31  * <code>IEyeMovementListener</code> to LEA. When a face is recognized/lost or whenever an eye
  32  * movement is detected LEA will call the appropriate methods of the listener
  33  * <p>
  34  * LEA also needs an image source implementing the <code>ICaptureDevice</code>. One image source
  35  * proxy to the <code>Java Media Framework</code> is included ( <code>JMFCaptureDevice</code>).
  36  * <p>
  37  * Example (for using LEA with <code>Java Media Framework</code>):
  38  * <p>
  39  * <code>
  40  * LEA lea = new LEA(new JMFCaptureDevice(), true);
  41  * </code>
  42  * <p>
  43  * This will start LEA with the first available JMF datasource with an extra status window showing
  44  * if face/eye has been detected successfully. Please note that face detection needs about 2 seconds
  45  * to find a face. After detection the following face detection is much faster.
  46  *
  47  * @author Florian Frankenberger
  48  */
  49
  50 public class LEA {
  51
  52   private LEAImplementation implementation;
  53
  54   private DeviationScanner deviationScanner = new DeviationScanner();
  55
  56   public LEA() {
  57     // this.imageProcessor = new
  58     // ImageProcessor(this.captureDevice.getFrameRate());
  59     implementation = new LEAImplementation();
  60   }
  61
  62   /**
  63    * Clears the internal movement buffer. If you just capture some of the eye movements you should
  64    * call this every time you start recording the movements. Otherwise you may get notified for
  65    * movements that took place BEFORE you started recording.
  66    */
  67   public void clear() {
  68     // this.imageProcessor.clearDeviationScanner();
  69   }
  70
  71   /**
  72    * @METHOD To test LEA with the first capture device from the <code>Java Media Framework</code>
  73    *         just start from here.
  74    *
  75    * @param args
  76    * @throws Exception
  77    */
  78   public static void main(String[] args) throws Exception {
  79     LEA lea = new LEA();
  80     lea.doRun();
  81   }
  82
  83   public void doRun() {
  84
  85     int i = 0;
  86
  87     SSJAVA: while (true) {
  88       Image image = ImageReader.getImage();
  89       if (image == null) {
  90         break;
  91       }
  92       processImage(image);
  93     }
  94
  95     System.out.println("Done.");
  96
  97   }
  98
  99   private void processImage(Image image) {
 100     FaceAndEyePosition positions = implementation.getEyePosition(image);
 101     EyePosition eye = positions.getEyePosition();
 102     deviationScanner.addEyePosition(eye.getX(),eye.getY());
 103     Rectangle2D face = positions.getFacePosition();
 104     int deviation = deviationScanner.scanForDeviation(face);// positions.getEyePosition().getDeviation(lastPositions.getEyePosition());
 105     if (deviation != DeviationScanner.NONE) {
 106       System.out.println("deviation=" + deviationScanner.toStringDeviation(deviation));
 107     }
 108   }
 109
 110 }