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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Chung-Hua Chu (National Taichung University of Science and Technology Taichung) Yu-Kai Feng (National Taichung University of Science and Technology Taichung)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.2
발행연도
2018.3
수록면
953 - 960 (8page)

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In recently, eye blink recognition, and face recognition are very popular and promising techniques. In some cases, people can use the photos and face masks to hack mobile security systems, so we propose an eye blinking detection, which finds eyes through the proportion of human face. The proposed method detects the movements of eyeball and the number of eye blinking to improve face recognition for screen unlock on the mobile devices. Experimental results show that our method is efficient and robust for the screen unlock on the mobile devices.
#Eye blinking #Mobile device #Face recognition

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Han, Seongwon, et al., “Eyeguardian: a framework of eye tracking and blink detection for mobile device users,” in Proc. of the Twelfth Workshop on Mobile Computing Syst. & Applicat. ACM, 2012. C.-H. Chu, Shih-Ming Peng, “Implementation of Face Recognition for Screen Unlocking on Mobile Devices”, Proc. of the ACM Multimedia, Oct. 26-30, 2015. Viola, Paul, and Michael J. Jones, “Robust real-time face detection,” Int. J. of Comput. vision, vol. 57, no 2, pp. 137-154, 2004. Torricelli, Diego, et al, “An adaptive blink detector to initialize and update a view-basedremote eye gaze tracking system in a natural scenario,” Pattern Recognition Lett., vol. 32, no. 12, pp. 11144-1150, 2009. Viola, Paul, “Feature-based recognition of objects,” in Proc. of the AAAI Fall Symp. on Learning and Comput. Vision., 1993.

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