Abstract-Eye blinka upptäckt har fått en hel del intresse under de senaste åren inom området mänsklig datorinteraktion (HCI). Forskning bedrivs över hela världen för att utveckla nya naturliga användargränssnitt (NUI) som använder ögonblixtar som en ingång. I detta dokument presenteras en jämförelse mellan fem icke-inträngande metoder för att upptäcka ögonblinker för bilder med låg upplösning med hjälp av olika funktioner som medelintensitet, Fisher-ansikten och histogram av orientaliserade gradienter (HOG) och klassifiatorer som Support Vector Machines (SVM) och Artificial neural network (ANN). En jämförande studie utförs genom att variera antalet träningsbilder och i okontrollerade ljusförhållanden med lågupplösta ögonbilder. Resultaten visar att HOG-funktioner i kombination med SVM-klassificering överträffar alla andra metoder med en noggrannhet på 85,62% när de testas på bilder tagna från en helt okänd datauppsättning.
I REF föreslogs en metod för detektering av ögonblink baserat på Histogram of Oriented Gradients features, kombinerat med SVM classifier.
Non Intrusive Eye Blink Detection from Low Resolution Images Using HOG-SVM Classifier
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Image, Graphics and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}