Düşük Çözünürlüklü Resimlerden Göz Merkezi Belirleme ve İris Yarıçapı Kestirimi için İyileştirilmiş Bir Algoritma

Abstract

Göz merkezinin doğru bir şekilde belirlenmesi problemi insan-bilgisayar etkileşimi, yüz tanıma, iris tanıma, bakış noktası tahmini gibi birçok bilgisayarla görü uygulamasında önemli bir yere sahiptir. Bu uygulamalarda elde edilen doğruluk değerleri, göz merkezi belirleme algoritmasının performansına doğrudan bağlıdır. Göz merkezi belirlenmesi amacıyla önerilen metotların çoğunluğu laboratuvar şartlarında alınan yüksek çözünürlüklü resimlere uygulanmaktadır. Yüksek çözünürlüklü ve kontrollü şartlarda alınan resimlerde göz merkezi oldukça doğru bir şekilde belirlebilse de düşük çözünürlüklü resimlerde belirleme işlemi çok daha zordur. Bu çalışmada göz merkezi ve iris yarıçapının düşük çözünürlüklü resimlerde belirlenmesine yönelik bir metot önerilmiştir. Önerilen metot, yüz ve göz bölgeleri algılama, göz merkezini kabaca belirleme ve iyileştirme aşamalarından oluşan çok aşamalı bir yapıya sahiptir. Göz merkezi konumunun kabaca belirlenmesi amacıyla göz bölgesinin gradyan verisine ve irisin dairesel şekline dayanan bir metot kullanılmıştır. Kabaca belirleme algoritması ile iris sınırları içerisinde bir nokta belirlenmiştir. İris içerisinde belirlenen nokta etrafındaki bölgeye, bu çalışmada önerilen iyileştirme algoritması uygulanarak göz merkezinin tam konumu belirlenmiştir. Önerilen yaklaşımının performansı, bu alanda yaygın olarak kullanılan veri seti üzerinde test edilerek ve bulunan sonuçların diğer metotlarla karşılaştırılması sunulmuştur.The accurate eye center localization problem is of great importance for many computer vision applications such as human-computer interaction, face recognition, iris recognition, and gaze estimation. The achieved accuracy in these applications is directly affected by the eye center localization process. The majority of the proposed approach for eye center localization achieve satisfactory results in high-resolution images taken in laboratory conditions. Despite success in controlled environments, the eye center determination process is much more challenging for low-resolution images. Given the need for localization in low-resolution images, this study proposes a method to tackle this problem. The proposed method introduces a multi-stage framework consisting of face and eye–area detection, coarse eye center localization, and precise localization. To estimate coarse eye center location, a method that leverages the gradient field in the eye region and exploits the iris's circular shape was adapted. Having been applied this method, a point in iris boundary was determined. After which, a refinement algorithm developed in our study was employed to find the precise location of the eye center in the region around the already found rough point. The performance of the proposed approach was evaluated on a data set widely used in this field, and the results were compared with other methods.