眨眼瞬间：基于事件的人脸检测与跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-05-16 v3
摘要
我们提出了首个纯粹基于事件的人脸检测方法，该方法利用了事件相机的高时间分辨率。我们将依赖一种此前从未用于此类任务的新特征，该特征依赖于检测眨眼。眨眼是人类面部一种独特的自然动态特征，能够被依赖亮度相对变化的事件传感器很好地捕捉。尽管眨眼可以用传统相机捕捉，但我们将证明，眨眼的动态特性结合两只眼睛同时动作的事实，允许我们推导出一种具有低计算成本和高时间分辨率的稳健人脸检测方法。我们表明，眨眼随时间具有独特的时间特征，通过将采集到的局部活动与从广泛用户群体生成的眨眼通用时间模型进行相关，可以轻松检测到眨眼。我们进一步表明，一旦人脸被可靠检测到，就可以应用概率框架针对每个传入事件跟踪人脸的空间位置，同时更新跟踪器的位置。我们展示了多项室内和室外实验的结果。我们还将发布一个带标注的数据集，可用于未来关于该主题的研究。
引用
@article{arxiv.1803.10106,
title = {Event-based Face Detection and Tracking in the Blink of an Eye},
author = {Gregor Lenz and Sio-Hoi Ieng and Ryad Benosman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.10106},
year = {2022}
}