Pupilometrie aplikovaná během měření defokusační křivky

Cílem této práce je návrh algoritmu, který provede detekci pupily z videa. V diplomové práci jsou také popsány teoretické znalosti potřebné ke správné detekci pupily. Detekce je provedena na 24 videích, které jsou převedeny na jednotlivé snímky. Úplným výsledkem je závislost průměru pupily na použité dioptrii. Celkové procento úspěšnosti algoritmu je 88,13 %. Celková chyba měření je 11,87 %. Pro 17 z 24 pacientů je potvrzeno, že čím je větší dioptrie, tím je větší pupila.
The aim of this work is to design algorithm that will detect pupil from video. The theoretical knowledge necessary for proper pupil detection is also described in this master’s thesis. Detection is done on 24 videos that are converted to single images. The complete result the dependence of the pupil diameter on the used dioptre. The overall success rate of the algorithm is 88,13 %. The overall error is 11,87 %. For 17 out of 24 patients, it is confirmed that the greater the dioptre, the larger the pupil.