Śledzenie cech charakterystycznych twarzy w systemie rozpoznawania mimiki

• Autorzy: Przybyło J.

Warianty tytułu

EN

Feature tracking for facial recognition system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ostatniej dekadzie nastąpił dynamiczny rozwój interfejsów multimodalnych. Zróżnicowanie sposobów interakcji człowieka z komputerem obejmuje m.in. wykorzystanie mimiki twarzy do sterowania. Skuteczna lokalizacja elementów twarzy jest podstawowym wymaganiem dla wizyjnych systemów rozpoznawania mimiki. W artykule przedstawiono problem śledzenia elementów twarzy z wykorzystaniem typowych kamer internetowych dających obraz niskiej jakości. Opisano wpływ zakłóceń oraz akcji wykonywanych przez człowieka na skuteczność śledzenia cech. Zaproponowano dwa kryteria wyboru cech, oparte o analizę zróżnicowania tekstury oraz pomiar poziomu zakłóceń, które zwiększają skuteczność śledzenia.

EN

Multimodal systems have developed rapidly during the past decade. They have diversified to include new modalities including facial gestures. Efficient facial feature localization and tracking is a basic functionality needed for vision-based face gesture recognition system. This paper addresses the problem of tracking facial features using low-quality video cameras. We describe influence of noise and human actions on tracking efficiency. We propose two feature selection criteria, based on texture diversity and measuring noise level, which improve tracking accuracy.

Słowa kluczowe

PL

interfejsy multimodalne; rozpoznawanie mimiki; śledzenie cech

EN

multimodal interfaces; facial action recognition; feature tracking

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2007
• Tom: T. 11, z. 3
• Strony: 257--266
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Przybyło J.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Betke M., Gips J., Fleming P.,: Camera Mouse: Visual Tracking of Body Features to Provide Computer Access For People with Severe Disabilities. IEEE Transaction on Rehabilitation Engineering, 10(1), 2002, 1-10
• [2] Gonzalez R.C., Woods R.E., Eddins S.L.: Digital Image Processing Using MATLAB. Chapter 11, New Jersey, Prentice Hall 2003
• [3] Jabłoński M., Przybyło J., Wołoszyn P.: Automatyczna segmentacja twarzy dla potrzeb interfejsu człowiek-komputer. Półrocznik AGH Automatyka, t. 9, z. 3, 2005, 587-600
• [4] Jilin Tu, Huang T., Hai Tao: Face as Mouse Through Visual Face Tracking. The 2nd Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV'O5), 2005, 339-346
• [5] Kapoor A., Picard R.W.: Real-Time, Fully Automatic Upper Facial Feature Tracking. Proc. 5th Int. Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, May 2002
• [6] Kermad Ch., Collewet Ch.: Improving Feature Tracking by Robust Points of interest Selection. in 6th Int. Fali Workshop on Vision, Modeling and Visualization, VMV'2OO1
• [7] Oviatt Sharon: Multimodal Interfaces. Chapter to appear in Handbook of Human-Computer Interaction, (ed. by J. Jacko & A. Sears), New Jersey, Lawrence Erlbaum 2002
• [8] Przybyło J., Wołoszyn R, Jabłoński M.: Rozpoznawanie jednostek czynnościowych mimiki twarzy na potrzeby interfejsu człowiek-komputer. Półrocznik AGH Automatyka, t. 8, z. 3, 2004, 367-379
• [9] Stauffer C, Grimson W.E.L.: Adaptive background mixture models for real-time tracking. Proc. IEEE CVPR, Fort Collins, Colorado, 1999, 246-252
• [10]Vernon D.: Machine Vision: Automated Visual Inspection and Robot Yision. Chapter 6, Prentice Hall 1991