hh.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Retinal vision applied to facial features detection and face authentication
Högskolan i Halmstad, Sektionen för Informationsvetenskap, Data– och Elektroteknik (IDE).
Högskolan i Halmstad, Akademin för informationsteknologi, Halmstad Embedded and Intelligent Systems Research (EIS).ORCID-id: 0000-0002-4929-1262
2002 (Engelska)Ingår i: Pattern Recognition Letters, ISSN 0167-8655, E-ISSN 1872-7344, Vol. 23, nr 4, s. 463-475Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

Retinotopic sampling and the Gabor decomposition have a well-established role in computer vision in general as well as in face authentication. The concept of Retinal Vision we introduce aims at complementing these biologically inspired tools with models of higher-order visual process, specifically the Human Saccadic System. We discuss the Saccadic Search strategy, a general purpose attentional mechanism that identifies semantically meaningful structures in images by performing "jumps" (saccades) between relevant locations. Saccade planning relies on a priori knowledge encoded by SVM classifiers. The raw visual input is analysed by means of a log-polar retinotopic sensor, whose receptive fields consist in a vector of modified Gabor filters designed in the log-polar frequency plane. Applicability to complex cognitive tasks is demonstrated by facial landmark detection and authentication experiments over the M2VTS and Extended M2VTS (XM2VTS) databases.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Amsterdam: North-Holland Publishing , 2002. Vol. 23, nr 4, s. 463-475
Nyckelord [en]
Facial feature detection, Face authentication, Human saccadic system, Log-polar mapping, Support vector machine
Nationell ämneskategori
Data- och informationsvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hh:diva-3495DOI: 10.1016/S0167-8655(01)00178-7ISI: 000173992100012Scopus ID: 2-s2.0-0036192336OAI: oai:DiVA.org:hh-3495DiVA, id: diva2:290961
Tillgänglig från: 2010-01-29 Skapad: 2009-12-01 Senast uppdaterad: 2018-03-23Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Bigun, Josef

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Bigun, Josef
Av organisationen
Sektionen för Informationsvetenskap, Data– och Elektroteknik (IDE)Halmstad Embedded and Intelligent Systems Research (EIS)
I samma tidskrift
Pattern Recognition Letters
Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 88 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf