Pupil localization using geodesic distance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F18%3A10241535" target="_blank" >RIV/61989100:27240/18:10241535 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-03801-4_38" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-03801-4_38</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03801-4_38" target="_blank" >10.1007/978-3-030-03801-4_38</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Pupil localization using geodesic distance
Popis výsledku v původním jazyce
The main contributions of the presented paper can be summarized as follows. Firstly, we introduce a unique and robust dataset of human eyes that can be used in many detection and recognition scenarios, especially for the recognition of driver drowsiness, gaze direction, or eye-blinking frequency. The dataset consists of approximately 85,000 different eye regions that were captured using various near-infrared cameras, various resolutions, and various lighting conditions. The images are annotated into many categories. Secondly, we present a new method for pupil localization that is based on the geodesic distance. The presented experiments show that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods in this area. (C) Springer Nature Switzerland AG 2018.
Název v anglickém jazyce
Pupil localization using geodesic distance
Popis výsledku anglicky
The main contributions of the presented paper can be summarized as follows. Firstly, we introduce a unique and robust dataset of human eyes that can be used in many detection and recognition scenarios, especially for the recognition of driver drowsiness, gaze direction, or eye-blinking frequency. The dataset consists of approximately 85,000 different eye regions that were captured using various near-infrared cameras, various resolutions, and various lighting conditions. The images are annotated into many categories. Secondly, we present a new method for pupil localization that is based on the geodesic distance. The presented experiments show that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods in this area. (C) Springer Nature Switzerland AG 2018.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 11241
ISBN
978-3-030-03800-7
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
433-444
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Las Vegas
Datum konání akce
19. 11. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—