Detta dokument rapporterar om genomförandet av en GPU-baserad, realtid ögonblixtdetektor på mycket låga kontrastbilder förvärvade under nära-infraröd belysning. Denna detektor är en del av ett multisensordatainsamlings- och analyssystem för bedömning och utbildning av förarens prestanda. Ögonblixtar upptäcks inuti områden av intresse som är i linje med personens ögon vid initiering. Anpassningen upprätthålls genom tiden genom att spåra SIFT-funktionspunkter som används för att uppskatta affin transformationen mellan det ursprungliga ansiktet pose och posen i efterföljande ramar. GPU-implementeringen av SIFT har punktextraheringsalgoritm säkerställer realtidsbearbetning. En ögonblixtdetektionshastighet på 97% erhålls på en videodatauppsättning på 33.000 bilder som visar 237 blixtar från 22 försökspersoner.
En realtid ögontillståndsdetektor, utformad för mycket låg nära infraröd bild, föreslås i REF.
Real-time eye blink detection with GPU-based SIFT tracking
{'venue': "Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV '07)", 'journal': "Fourth Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV '07)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}