基于眼动序列分析的眨眼检测 (1).pdf

40201955（8）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于眼动序列分析的眨眼检测用高宁1王兴元12王秀坤11.大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024应2.大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连与116026摘要：提出一种采用级联的序列级和帧级两层检测模型程分别处理持续睁眼和眨眼的视频片段由粗到精渐进地检测眨眼的方法。在序列级初步检测阶段将视频表示为浓缩图并提取卷积神经网络rg（CNN）特征。累计视频中的帧间光流采用特征包模型表示为动态特征工融合以上两种特征进行分类o将持续睁眼和可能存在眨眼的视频快速分开。在帧级精确检测阶段精细刻画眨眼过程提取多模式特征描述可能眨眼的每帧图像j.通过随机回归森林计算眼睛开合度最终完成眨眼过程的精确定位机。在两个数据库上进行了实验a将该算法与其他算法进行了定量比较结果表明该算法在鲁棒性、正确率和处理速度等方面都达到很好的性能e具有明显的实用价值。关键词：算序列级检测；帧级检测；多模式特征；随机回归森林.c文献标志码计：A中图分类号：U283.4wdoi：10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0359高宁王兴元王秀坤.基于眼动序列分析的眨眼检测w.计算机工程与应用201955（8）：40-47.GAONingWANGXingyuanwWANGXiukun.Blinkdetectionbasedoneyesmotionsequenceanalysis.ComputerEngi-neeringandApplications201955（8）：40-47.BlinkDetectionBasedonEyesMotionSequenceAnalysisGAONing1WANGXingyuan12WANGXiukun11.FacultyofElectronicInformationandElectricalEngineeringDalianUniversityofTechnologyDalianLiaoning116024China2.InformationScienceandTechnologyCollegeDalianMaritimeUniversityDalianLiaoning116026ChinaAbstract：Thispaperpresentsamethodforindividuallydescribingthevideosegmentswithopeneyesandthosewithblinkandcoarse-to-fineblinkdetectionbasedontwo-stagecascademodelcomposedofsequence-levelandframe-level.Insequence-leveldetectionphasethevideosegmentiscondensedandCNNfeatureisextracted.OpticalflowbetweenframesisaccumulatedandexpressedasdynamicfeaturebyBagofFeature（BoF）.Theabovetwofeaturesarefusedtodis-coverwhetherblinksexistinthecurrentsegmentbyclassification.Inframe-leveldetectionphasetheblinkmotion