Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2010.10a
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- Pages.196-199
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- 2010
Detection of eye using optimal edge technique and intensity information
눈 영역에 적합한 에지 추출과 밝기값 정보를 이용한 눈 검출
- Mun, Won-Ho (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University) ;
- Choi, Yeon-Seok (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University) ;
- Kim, Cheol-Ki (Dept. of Design, Pusan National University) ;
- Cha, Eui-Young (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University)
- Published : 2010.10.27
Abstract
The human eyes are important facial landmarks for image normalization due to their relatively constant interocular distance. This paper introduces a novel approach for the eye detection task using optimal segmentation method for eye representation. The method consists of three steps: (1)edge extraction method that can be used to accurately extract eye region from the gray-scale face image, (2)extraction of eye region using labeling method, (3)eye localization based on intensity information. Experimental results show that a correct eye detection rate of 98.9% can be achieved on 2408 FERET images with variations in lighting condition and facial expressions.
사람의 눈동자는 얼굴 크기와 비교해 볼 때 상대적으로 일정한 거리를 가지고 있기 때문에 이미지 정규화에 있어서 중요한 지표로 사용된다. 이 논문은 이러한 특징을 이용해 최적화된 세그멘테이션 방법을 사용하여 눈동자 검출의 새로운 접근방법을 소개한다. 눈 검출 방법은 세 가지 중요한 단계로 나눌 수 있다. (1)흑백 영상에서 눈 영역에 적합한 에지 추출 방법, (2)레이블링(labeling) 기법을 이용한 눈 영역 추출, (3)밝기값 정보를 이용한 눈동자 위치 검출. 실험 결과로는 다양한 조명 환경과 얼굴표정을 가진 2408장의 FERET 영상을 이용하여 98.9%의 검출 성능을 보였다.