Efficient Eye-Blinking Detection on Smartphones: A Hybrid Approach Based on Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Park, Joon-Sang
Kim, Wooseong
Han, Young-Joo
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose an efficient method that can be used for eye-blinking detection or eye tracking on smartphone platforms in this paper.
Eye-blinking detection or eye-tracking algorithms have various applications in mobile environments, for example, a countermeasure against spoofing in face recognition systems.
In resource limited smartphone environments, one of the key issues of the eye-blinking detection problem is its computational efficiency.
To tackle the problem, we take a hybrid approach combining two machine learning techniques: SVM (support vector machine) and CNN (convolutional neural network) such that the eye-blinking detection can be performed efficiently and reliably on resource-limited smartphones.
Experimental results on commodity smartphones show that our approach achieves a precision of 94.4% and a processing rate of 22 frames per second.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Han, Young-Joo& Kim, Wooseong& Park, Joon-Sang. 2018. Efficient Eye-Blinking Detection on Smartphones: A Hybrid Approach Based on Deep Learning. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204917
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Han, Young-Joo…[et al.]. Efficient Eye-Blinking Detection on Smartphones: A Hybrid Approach Based on Deep Learning. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204917
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Han, Young-Joo& Kim, Wooseong& Park, Joon-Sang. Efficient Eye-Blinking Detection on Smartphones: A Hybrid Approach Based on Deep Learning. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204917
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204917
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