인간의 눈이 인간의 얼굴에서 감정이나 의견을 가장 잘 나타내는 특징 중 하나이다. 눈에 대한 정보는 시선 추적, 얼굴 인식, 얼굴 표정 분석, 홍채 검출 등과 같은 여러 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 수 있다. 스트레스, 혼란과 졸음을 판별하는 것과 같은 다양한 응용 프로그램에서는 인간의 눈이 얼마나 자주 깜빡거리는 지를 특징으로하여 정신 상태에 대한 단서를 제공한다. 눈 깜박임은 눈이 신속하게 닫히고 열리는 것을 말하는데, 이는 인간의 생리적인 현상이다. 본 논문에서는 눈 특징 기반의 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 눈 깜빡임 검출을 제안을 한다. 눈 깜빡을 검출하는 세 가지 단계가 있다. 첫 번째 단계는 전체 이미지에서 얼굴 영역을 검출하는 것인데, 이는 ...
인간의 눈이 인간의 얼굴에서 감정이나 의견을 가장 잘 나타내는 특징 중 하나이다. 눈에 대한 정보는 시선 추적, 얼굴 인식, 얼굴 표정 분석, 홍채 검출 등과 같은 여러 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 수 있다. 스트레스, 혼란과 졸음을 판별하는 것과 같은 다양한 응용 프로그램에서는 인간의 눈이 얼마나 자주 깜빡거리는 지를 특징으로하여 정신 상태에 대한 단서를 제공한다. 눈 깜박임은 눈이 신속하게 닫히고 열리는 것을 말하는데, 이는 인간의 생리적인 현상이다. 본 논문에서는 눈 특징 기반의 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 눈 깜빡임 검출을 제안을 한다. 눈 깜빡을 검출하는 세 가지 단계가 있다. 첫 번째 단계는 전체 이미지에서 얼굴 영역을 검출하는 것인데, 이는 CART (Classification And Regression Tree) 를 기본으로 한 확장된 Haar classifiers 를 사용한다. 다음 단계는 눈 영역을 검출하는 것인데, 이는 얼굴 이미지의 원래 크기와 표준 크기의 비를 바탕으로 한 Haar like feature 를 사용한다. 그리고 마지막 단계는 눈이 열려있던 닫혀있는지를 보고 눈의 깜빡임 상태를 결정한다.이 단계에서는 눈을 두 가지 특징 즉, ESD (Eyelid State Detection)와 SVM 으로 분류된 눈의 높이 값으로 제안한다. 실험을 한 결과, 제안한 방법은 눈 깜빡임 검출에 있어서 제안된 방법은 강건성과 확실성을 보여준다.
인간의 눈이 인간의 얼굴에서 감정이나 의견을 가장 잘 나타내는 특징 중 하나이다. 눈에 대한 정보는 시선 추적, 얼굴 인식, 얼굴 표정 분석, 홍채 검출 등과 같은 여러 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 수 있다. 스트레스, 혼란과 졸음을 판별하는 것과 같은 다양한 응용 프로그램에서는 인간의 눈이 얼마나 자주 깜빡거리는 지를 특징으로하여 정신 상태에 대한 단서를 제공한다. 눈 깜박임은 눈이 신속하게 닫히고 열리는 것을 말하는데, 이는 인간의 생리적인 현상이다. 본 논문에서는 눈 특징 기반의 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 눈 깜빡임 검출을 제안을 한다. 눈 깜빡을 검출하는 세 가지 단계가 있다. 첫 번째 단계는 전체 이미지에서 얼굴 영역을 검출하는 것인데, 이는 CART (Classification And Regression Tree) 를 기본으로 한 확장된 Haar classifiers 를 사용한다. 다음 단계는 눈 영역을 검출하는 것인데, 이는 얼굴 이미지의 원래 크기와 표준 크기의 비를 바탕으로 한 Haar like feature 를 사용한다. 그리고 마지막 단계는 눈이 열려있던 닫혀있는지를 보고 눈의 깜빡임 상태를 결정한다.이 단계에서는 눈을 두 가지 특징 즉, ESD (Eyelid State Detection)와 SVM 으로 분류된 눈의 높이 값으로 제안한다. 실험을 한 결과, 제안한 방법은 눈 깜빡임 검출에 있어서 제안된 방법은 강건성과 확실성을 보여준다.
The human eye is one of the most expressive features of the human face. Information about the eyes can play an important role in several applications, such as: eye-gaze tracking, face identification and recognition, facial expression analysis, iris detection, etc. The human eye also gives a clue abo...
The human eye is one of the most expressive features of the human face. Information about the eyes can play an important role in several applications, such as: eye-gaze tracking, face identification and recognition, facial expression analysis, iris detection, etc. The human eye also gives a clue about the mental state in the context of various applications, such as: stress, confusion and drowsiness in which usually is characterized by how often blink the eyes. Eye blink is the rapid closing and opening of the eyelid and has some roles related to the human’s physiological phenomena. In this thesis, I present a study on eye blink detection in image sequences. There are three stages to detect the eye blink in image sequences. The first stage is to detect face region from the entire image using extended Haar classifiers based on the classification and regression tree analysis (CART). The next stage is to detect the region of eyes using Haar like features based on the ratio of the original size to the standard size of face image. And the last stage is to determine the eye blink states whether it is open or closed. In this stage, I propose two features such Eyelid State Detection (ESD) and eye height value which are classified by Support Vector Machines (SVM) to determine the eye blink states. The experimental results show the robustness and reliability of the proposed method for eye blink detection.
The human eye is one of the most expressive features of the human face. Information about the eyes can play an important role in several applications, such as: eye-gaze tracking, face identification and recognition, facial expression analysis, iris detection, etc. The human eye also gives a clue about the mental state in the context of various applications, such as: stress, confusion and drowsiness in which usually is characterized by how often blink the eyes. Eye blink is the rapid closing and opening of the eyelid and has some roles related to the human’s physiological phenomena. In this thesis, I present a study on eye blink detection in image sequences. There are three stages to detect the eye blink in image sequences. The first stage is to detect face region from the entire image using extended Haar classifiers based on the classification and regression tree analysis (CART). The next stage is to detect the region of eyes using Haar like features based on the ratio of the original size to the standard size of face image. And the last stage is to determine the eye blink states whether it is open or closed. In this stage, I propose two features such Eyelid State Detection (ESD) and eye height value which are classified by Support Vector Machines (SVM) to determine the eye blink states. The experimental results show the robustness and reliability of the proposed method for eye blink detection.
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