Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2016. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-06-27T13:16:54Z
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Previous issue date: 2017-08-15 / A detecção ocular é um problema aberto em pesquisa a ser resolvido eficientemente por detecção facial em sistemas de segurança. Características como precisão e custo computacional são consider- ados para uma abordagem de sucesso. Nós descrevemos uma abordagem integrada que segmenta os ROI emitidos por um detector Viola e Jones, constrói características HOGs e aprende uma função especial para mapear essas características para um espaço dimensional elevado onde a detecção alcança uma melhor precisão. Esse mapeamento segue a eficiente abordagem de funções Kernel, que se mostrou possível mas não foi feita para esse problema antes. Um classificador SVM linear é usado para detecção ocular através dessas características mapeadas. Experimentos extensivos são mostrados com diferentes bancos de dados e o método proposto alcança uma precisão elevada com baixo custo computacional adicional do que o detector Viola e Jones. O método também podem ser estendido para lidar com outros modelos equivalentes. / Eye detection is a open research problem to be solved efficiently by face detection and human surveillance systems. Features such as accuracy and computational cost are to be considered for a successful approach. We describe an integrated approach that takes the outputted ROI by a Viola and Jones detector, construct HOGs features on those and learn an special function to mapping these to a higher dimension space where the detection achieve a better accuracy. This mapping follows the efficient kernels match approach which was shown possible but had not been done for this problem before. Linear SVM is then used as classifier for eye detection using those mapped features. Extensive experiments are shown with different databases and the proposed method achieve higher accuracy with low added computational cost than Viola and Jones detector. The approach can also be extended to deal with other appearance models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/24112 |
| Date | 23 November 2016 |
| Creators | Vidal, Diego Armando Benavides |
| Contributors | Borges, Díbio Leandro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Inglês |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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