Ögonfinnande är det första steget mot att bygga en maskin som kan känna igen sociala signaler, som ögonkontakt och blickriktning, i ett naturligt sammanhang. I detta dokument presenterar vi en realtidsimplementering av en eyething algoritm för en foveated aktiv vision system. Systemet använder ett rörelsebaserat prefilter för att identifiera potentiella platser i ansiktet. Dessa platser analyseras för ansikten med en mall-baserad algoritm som utvecklats av Sinha (1996). Upptäckta ansikten spåras i realtid, och det aktiva synsystemet korsar ansiktet med hjälp av en inlärd sensorimotorisk kartläggning. När blicken har centrerats i ansiktet, kan en högupplöst bild av ögat fångas från fovealkameran med hjälp av en självkalibrerad perifer-till-foveal kartläggning. Vi presenterar även en prestandaanalys av Sinhas mallalgoritm för förhållandet på en standarduppsättning statiska ansiktsbilder. Även om denna algoritm fungerar relativt dåligt på statiska bilder, detta resultat är en dålig indikator på realtid prestanda av beteende systemet. Vi finner att vårt system finner ögon i 94% av en uppsättning beteendeprövningar. Vi föreslår att alternativa sätt att utvärdera beteendesystem är nödvändiga.
För ansiktslokalisering förlitar vi oss på en mallbaserad metod som beskrivs i REF.
Eye Finding via Face Detection for a Foveated Active Vision System
{'venue': 'AAAI/IAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}