En ny metod för att upptäcka ögonstatus föreslås. Tvärtemot de flesta av de tidigare metoderna, är denna nya metod inte baserad på en explicit ögon utseende modell. Istället är detektionen baserad på en djupinlärningsmetod, där den diskriminerande funktionen lärs från en stor uppsättning exemplar bilder av ögon i olika tillstånd, utseende och 3D position. Tekniken är baserad på Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur. För att bedöma den föreslagna metodens prestanda har den testats mot två tekniker, nämligen: SVM med SURF Bag of Features och Adaboost med HOG- och LBP-funktioner. Det har visat sig att den föreslagna metoden överträffar dessa med en avsevärd marginal på ett tvåklassigt problem, där de två klasserna definieras som "öppnade" och "slutna". Därefter optimerades CNN-arkitekturen ytterligare på ett treklassigt problem med "öppnade", "stängda" och "delvis öppnade" klasser. Det har visats att det är möjligt att genomföra en detektering av ögonstatus i realtid som arbetar med en stor variation av huvudposer, utseenden och belysningsförhållanden. Dessutom har det visat sig att en ögon blinkande uppskattning baserad på den föreslagna tekniken åtminstone är jämförbar med den nuvarande tekniken på vanliga ögon blinkande dataset.
REF lade just till en tredje nivå (delvis öppnad) till de två ögontillstånden (öppnad och stängd).
Online Eye Status Detection in the Wild with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'VISIGRAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}