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Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM
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  • Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM
  • Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM
저자명
Kim. Hyoung-Joon,Kim. Whoi-Yul
간행물명
ETRI journal
권/호정보
2008년|30권 2호|pp.335-337 (3 pages)
발행정보
한국전자통신연구원
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

An eye detection method for facial images using Zernike moments with a support vector machine (SVM) is proposed. Eye/non-eye patterns are represented in terms of the magnitude of Zernike moments and then classified by the SVM. Due to the rotation-invariant characteristics of the magnitude of Zernike moments, the method is robust against rotation, which is demonstrated using rotated images from the ORL database. Experiments with TV drama videos showed that the proposed method achieved a 94.6% detection rate, which is a higher performance level than that achievable by the method that uses gray values with an SVM.