tailieunhanh - Xác định vị trí mắt người trong video bằng cách kết hợp dò tìm và theo vết

Bài báo trình bày một phương pháp xác định vị trí mắt người dựa trên việc kết hợp một bộ dò tìm mắt người (eye detector) và một bộ theo vết mắt người (eye tracker). Phương pháp này giúp cải tiến kết quả xác định vị trí mắt người nhờ bộ dò tìm cung cấp những ước lượng tốt nhất cho các vị trí ứng viên của mắt người, trong khi đó bộ theo vết sẽ tìm ra vị trí tốt nhất trong các vị trí ứng viên đó bằng việc sử dụng thêm thông tin về thời gian. | Tạp chí Tin học và Điều khiển học, , (2013), 173–185 XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ MẮT NGƯỜI TRONG VIDEO BẰNG CÁCH KẾT HỢP DÒ TÌM VÀ THEO VẾT CÁP PHẠM ĐÌNH THĂNG1 , DƯƠNG CHÍ NHÂN2 , NGÔ ĐỨC THÀNH3 , LÊ ĐÌNH DUY1 , DƯƠNG ANH ĐỨC1 1 Trường 2 Trường 3 The Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG TP HCM Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, ĐHQG TPHCM Graduate University for Advanced Studies (Sokendai), Japan Tóm t t. Bài báo trình bày một phương pháp xác định vị trí mắt người dựa trên việc kết hợp một bộ dò tìm mắt người (eye detector) và một bộ theo vết mắt người (eye tracker). Phương pháp này giúp cải tiến kết quả xác định vị trí mắt người nhờ bộ dò tìm cung cấp những ước lượng tốt nhất cho các vị trí ứng viên của mắt người, trong khi đó bộ theo vết sẽ tìm ra vị trí tốt nhất trong các vị trí ứng viên đó bằng việc sử dụng thêm thông tin về thời gian. Thực nghiệm được tiến hành trên video từ cơ sở dữ liệu TRECVID 2009, cơ sở dữ liệu “Tư Thế Đầu Người” (HEAD POSE DATASET) của trường đại học Boston và video từ Đài truyền hình Việt Nam cho thấy kết quả của phương pháp kết hợp này đem lại hiệu quả cao hơn so với việc chỉ sử dụng bộ dò tìm hoặc theo vết đơn lẻ. T khóa. Xác định vị trí mắt người, dò tìm mắt người, theo vết mắt người. Abstract. In this paper, we propose a method to combine an eye tracker and an eye detector for robust eye localization in video. Instead of sequential intergration of the two systems, we use eye locations suggested by an eye detector for initialization and measurement of updating steps of particlesused inan eye tracker. This combination helps to improve the localization performance since the detector provides good estimation of eye location candidates, meanwhile the tracker helps to find the best eye location by using temporal information. Experiments were conducted on two benchmark video databases (TRECVID and Boston University Headpose datasets) and videos from Vietnamese Television. The results show that our method achieves a remarkable improvement compared

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.