Real Time Eye Detector with Cascaded Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
An accurate and efficient eye detector is essential for many computer vision applications.
In this paper, we present an efficient method to evaluate the eye location from facial images.
First, a group of candidate regions with regional extreme points is quickly proposed; then, a set of convolution neural networks (CNNs) is adopted to determine the most likely eye region and classify the region as left or right eye; finally, the center of the eye is located with other CNNs.
In the experiments using GI4E, BioID, and our datasets, our method attained a detection accuracy which is comparable to existing state-of-the-art methods; meanwhile, our method was faster and adaptable to variations of the images, including external light changes, facial occlusion, and changes in image modality.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Bin& Fu, Hong. 2018. Real Time Eye Detector with Cascaded Convolutional Neural Networks. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117039
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Bin& Fu, Hong. Real Time Eye Detector with Cascaded Convolutional Neural Networks. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117039
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Bin& Fu, Hong. Real Time Eye Detector with Cascaded Convolutional Neural Networks. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117039
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1117039
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر