Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62638

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGAMA, Kiev Santos da-
dc.contributor.authorDAMASCENA, Alex Paulo Ferreira-
dc.date.accessioned2025-04-28T11:09:43Z-
dc.date.available2025-04-28T11:09:43Z-
dc.date.issued2025-04-04-
dc.date.submitted2025-04-14-
dc.identifier.citationDAMASCENA, Alex Paulo Ferreira. Desenvolvimento de framework ios para aplicações controladas por eye tracking. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62638-
dc.description.abstractA Interação Humano-Computador é um campo de cada vez mais destaque em pesquisas na área da computação. Ela abrange uma ampla variedade de algoritmos e técnicas projetadas para melhorar a forma como humanos e dispositivos interagem. Entre essas inovações, o eye tracking, tecnologia de rastreamento ocular, vem ganhando destaque em inúmeros ramos da ciência, da sociologia à medicina. A partir de sensores, câmeras ou algoritmos de rastreamento facial, o eye tracking permite registrar e analisar os movimentos oculares, fornecendo informações como direção do olhar, tempo de fixação em uma área e detecção do momento exato que o globo ocular é fechado. No contexto de dispositivos móveis, o eye tracking permite a expansão da interação homem-máquina através do controle de interfaces sem a necessidade do toque, viabilizando interações como a navegação por gestos oculares. Entretanto, ainda existe uma carência de ferramentas que auxiliem a construção de aplicações controladas por eye tracking, onde a interface é adaptada e inclusiva. Este estudo aborda o desenvolvimento e a validação de um framework iOS para a criação de aplicações baseadas em eye tracking. O framework integra o rastreamento ocular à interface por meio de uma navegação baseada em áreas de interesse, utilizando tecnologias e algoritmos como ARKit, árvore de visualização e Depth First Search. A partir da condução de entrevistas semiestruturadas e de múltipla escolha, desafios foram evidenciados na interação com a ferramenta e sua documentação os quais foram fundamentais para detectar melhorias.pt_BR
dc.format.extent67p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteração Humano-Computadorpt_BR
dc.subjectFramework iOSpt_BR
dc.subjectEye Trackingpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de framework ios para aplicações controladas por eye trackingpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/8479993307609255pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6185519785664724pt_BR
dc.description.abstractxHuman-Computer Interaction is an increasingly prominent field in computing research. It encompasses a wide range of algorithms and techniques designed to enhance the way humans and devices interact. Among these innovations, eye tracking technology has been gaining attention in various fields of science, from sociology to medicine. Using sensors, cameras, or facial tracking algorithms, eye tracking enables the recording and analysis of eye movements, providing information such as gaze direction, fixation time on a specific area, and detection of the exact moment the eyeball is closed. In the context of mobile devices, eye tracking expands human-machine interaction by enabling interface control without the need for touch, allowing interactions such as gaze-based navigation. However, there is still a lack of tools that support the development of eye-tracking-controlled applications with adaptive and inclusive interfaces. This study focuses on the development and validation of an iOS framework for creating eye- tracking-based applications. The framework integrates eye tracking into the interface through gaze-based navigation using technologies and algorithms such as ARKit, view tree, and Depth First Search. Through semi-structured and multiple-choice interviews, challenges in interacting with the tool and its documentation were identified, which were essential in determining areas for improvement.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Ciência da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TCC Alex Paulo Ferreira Damascena.pdf4,92 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons