Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

Eye detection on Rotated face using Principal Component Analysis

주성분 분석을 이용한 기울어진 얼굴에서의 눈동자 검출

  • Choi, Yeon-Seok (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University) ;
  • Mun, Won-Ho (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University) ;
  • Cha, Eui-Young (Dept. of Computer Engineering, Pusan National University)
  • 최연석 (부산대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 문원호 (부산대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 차의영 (부산대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2011.05.26
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Abstract

There are many applications that require robust and accurate eye tracking, such as human-computer interface(HCI). In this paper, a novel approach for eye tracking with a principal component analysis on rotated face. In the process of iris detection, intensity information is used. First, for select eye region using principal component analysis. Finally, for eye detection using eye region's intensity. The experimental results show good performance in detecting eye from FERET image include rotate face.

컴퓨터 비전을 이용한 눈동자 추적 기술은 Human-Computer Interface(HCI)의 중요성이 높아짐에 따라 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 HCI 장치를 위한 눈동자 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 검출하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 방법을 이용하여 얼굴의 기울어진 정도를 검출하고 기울어진 정도를 이용하여 눈동자 영역의 위치를 계산한다. 최종적으로 눈 위치의 검출을 위해 눈동자 영역의 밝기 정보를 사용한다. FERET DB의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과, 기울어진 얼굴에서도 눈동자를 효과적으로 검출 할 수 있음을 확인하였다.

Keywords