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J-GLOBAL ID：201902234984879428   整理番号：19A1965887

自然変動下の虹彩と眼瞼の幾何形状に基づく顔画像における眼中心位置決め【JST・京大機械翻訳】

Eye center localization in a facial image based on geometric shapes of iris and eyelid under natural variability

著者 (2件)： Ahmed Manir (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Silchar, Assam 788010, India) ,  Laskar Rabul Hussain (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology Silchar, Assam 788010, India)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 88  ページ： 52-66  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の眼中心の推定は,運転者の眠気検出,眼球追跡,顔認識などのようないくつかのコンピュータビジョン応用における重要なステップの一つである。既存の技術のほとんどは正面顔において眼を局在化することができるが,頭部姿勢,スケール,および照明の変化などの複雑なシナリオにおいて眼対を局所化することができない。本論文では,上記の複雑さの下で捉えられた顔画像において,より正確に目の中心を位置決めすることができる目の位置決め法を提案した。提案方法は,3つの段階から成る:眼候補検出,眼候補検証,および後処理。眼候補検出において,可能な眼候補は,二つの新しい特徴,すなわち半円形エッジ形状(SCEs)と半楕円エッジ形状(sees)特徴を用いて抽出される。これらの特徴は,虹彩および眼けんの半円形および半楕円エッジを考慮し,したがって,より正確に眼中心を局在化することができる。検証において,抽出された眼候補を,サポートベクトルマシン(SVM)ベースの分類器を用いて検証した。スケール空間フレームワークも,画像のスケール変化を扱うために検証段階に含まれる。後処理において,眼中心をいくつかの幾何学的制約を用いて対にして,次に修正勾配ベースの方法を提案して,必要な眼対を検出した。提案したシステムを,頭部姿勢,スケール,照明などの変化に対するロバスト性をチェックするために,異なるデータベース上で評価した。実験結果は,提案方法が挑戦的環境においてより良い精度を示して,いくつかの最先端の方法より優れていることを示唆した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *虹彩 ,  コンピュータビジョン ,  眼球 ,  データベース ,  *位置決め ,  *顔画像 ,  *画像 ,  後処理 ,  ロバスト性 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 複雑性 ,  局在化 ,  正面顔 ,  眠気 ,  *幾何形状 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 目の検出 ,  眼の局在 ,  形状解析 ,  画像勾配

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自然変動 ,  虹彩 ,  眼瞼 ,  幾何形状 ,  顔画像 ,  眼