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Eye-Blink Detection Using Facial Landmarks
No full textPráce se zabývá detekcí mrkání očí ve videozáznamu pořízeném standardní webkamerou. V nedávné době byly představeny obličejové detektory na detekci a sledování významných bodů v obličeji. Tyto detektory dosahují výborných výsledků a jsou velmi robustní vůči různorodému osvětlení, rozlišení obličeje v obraze a výrazu v tváři. Ukážeme, že s pomocí těchto obličejových detektorů umíme spolehlivě odhadnout míru otevřenosti oka. Algoritmus tedy nejdříve odhadne významné body v obličeji, potom z těchto bodů vypočítá skalární hodnotu jako poměr výšky a šířky oka (eye aspect ratio EAR), která charakterizuje míru otevřenosti oka v každém snímku videosekvence. Mrknutí jsou pak detekována buď SVM klasifikátorem, který se naučí charakteristický vzor mrknutí z EAR hodnot v krátkém časovém úseku a nebo jsou mrknutí detekována skrytým Markovovým modelem, který v každém snímku určí, zda je oko zavřené nebo otevřené, a na základě délky mrknutí pak stavový automat rozpozná která zavření očí znamenala mrknutí. Navrhované metody pracují v reálném čase a dosahují srovnatelných výsledků se state-of-the-art.A real-time algorithm to detect eye blinks in a video sequence from a standard camera is proposed. Recent landmark detectors, trained on in-the-wild datasets exhibit excellent robustness against face resolution, varying illumination and facial expressions. We~show that the landmarks are detected precisely enough to reliably estimate the level of the eye openness. The~proposed algorithm therefore estimates the facial landmark positions, extracts a single scalar quantity -- eye aspect ratio (EAR) -- characterizing the eye openness in each frame. Finally, blinks are detected either by an SVM classifier detecting eye blinks as a pattern of EAR values in a short temporal window or by hidden Markov model that estimates the eye states followed by a simple state machine recognizing the blinks according to the eye closure lengths. The proposed algorithm has comparable results with the state-of-the-art methods on three standard datasets
Person Body Height Measurement by Using Surveillance Cameras
No full textTato práce se zabývá měřením výšky člověka zachyceného na kamerovém záznamu jedné kamery. Existuje několik metod umožňující změřit velikost člověka ze snímku pomocí referenční velikosti známého objektu ve scéně. Takto provedené měření může být nepřesné. Pokud ale máme k dispozici videozáznam, je možné spojit tato měření, odhadnout chybu a nejpravděpodobnější výšku pozorovaného objektu. V této práci navrhujeme dvě nové metody měření výšky z jednoho snímku a dva způsoby, jak spojit částečné odhady z jednotlivých snímků do celkového odhadu z videa. Obě metody odhadu výšky požadují kalibrovanou kameru. K použití první z metod je dále potřeba znalost umístění podlahy ve scéně a ze záznamu viditelnou hlavu a nohy pozorovaného člověka. Druhá metoda požaduje viditelný a rozpoznatelný obličej. Tyto dvě metody se navzájem doplňují a tím zlepšují celkovou přesnost v rámci celého záznamu. Provedli jsme měření na vlastních záznamech, které ukazálo, že chyba celkového odhadu se pomocí našeho způsobu pohybovala okolo < 4 %.This thesis deals with a person height measurement recorded by a single video cam. There are a few methods for the height measurement based on a reference length in an image. Such height estimation might be inaccurate. If we have a video sequence, it is possible to fuse height measurement from each frame to estimate an error and find the most likely height of the recorded person. In this thesis we formulate two new methods of the height estimation from a single image and two approaches how to fuse these sets of estimations into overall height estimation for the whole video sequence. Both methods require a calibrated camera. On top of that to use the first method we need to see the top and bottom point of a human figure and know a position of the ground floor. The second method requires visible and recognizable face of the person. These two methods complement each other to improve the overall height estimation. We did test measurements, which show, that the overall error of the estimation was under < 4 %
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Capacités audiovisuelles en robot humanoïde NAO
No full textIn this thesis we plan to investigate the complementarity of auditory and visual sensory data for building a high-level interpretation of a scene. The audiovisual (AV) input received by the robot is a function of both the external environment and of the robot's actual localization which is closely related to its actions. Current research in AV scene analysis has tended to focus on fixed perceivers. However, psychophysical evidence suggests that humans use small head and body movements, in order to optimize the location of their ears with respect to the source. Similarly, by walking or turning, the robot may be able to improve the incoming visual data. For example, in binocular perception, it is desirable to reduce the viewing distance to an object of interest. This allows the 3D structure of the object to be analyzed at a higher depth-resolution.Dans cette thèse nous avons l'intention d'enquêter sur la complémentarité des données auditives et visuelles sensorielles pour la construction d'une interprétation de haut niveau d'une scène. L'audiovisuel (AV) d'entrée reçus par le robot est une fonction à la fois l'environnement extérieur et de la localisation réelle du robot qui est étroitement liée à ses actions. La recherche actuelle dans AV analyse de scène a eu tendance à se concentrer sur les observateurs fixes. Toutefois, la preuve psychophysique donne à penser que les humains utilisent petite tête et les mouvements du corps, afin d'optimiser l'emplacement de leurs oreilles à l'égard de la source. De même, en marchant ou en tournant, le robot mai être en mesure d'améliorer les données entrantes visuelle. Par exemple, dans la perception binoculaire, il est souhaitable de réduire la distance de vue à un objet d'intérêt. Cela permet à la structure 3D de l'objet à analyser à une profondeur de résolution supérieure
Capacités audiovisuelles en robot humanoïde NAO
No full textIn this thesis we plan to investigate the complementarity of auditory and visual sensory data for building a high-level interpretation of a scene. The audiovisual (AV) input received by the robot is a function of both the external environment and of the robot's actual localization which is closely related to its actions. Current research in AV scene analysis has tended to focus on fixed perceivers. However, psychophysical evidence suggests that humans use small head and body movements, in order to optimize the location of their ears with respect to the source. Similarly, by walking or turning, the robot may be able to improve the incoming visual data. For example, in binocular perception, it is desirable to reduce the viewing distance to an object of interest. This allows the 3D structure of the object to be analyzed at a higher depth-resolution.Dans cette thèse nous avons l'intention d'enquêter sur la complémentarité des données auditives et visuelles sensorielles pour la construction d'une interprétation de haut niveau d'une scène. L'audiovisuel (AV) d'entrée reçus par le robot est une fonction à la fois l'environnement extérieur et de la localisation réelle du robot qui est étroitement liée à ses actions. La recherche actuelle dans AV analyse de scène a eu tendance à se concentrer sur les observateurs fixes. Toutefois, la preuve psychophysique donne à penser que les humains utilisent petite tête et les mouvements du corps, afin d'optimiser l'emplacement de leurs oreilles à l'égard de la source. De même, en marchant ou en tournant, le robot mai être en mesure d'améliorer les données entrantes visuelle. Par exemple, dans la perception binoculaire, il est souhaitable de réduire la distance de vue à un objet d'intérêt. Cela permet à la structure 3D de l'objet à analyser à une profondeur de résolution supérieure
Capacités audiovisuelles en robot humanoïde NAO
No full textIn this thesis we plan to investigate the complementarity of auditory and visual sensory data for building a high-level interpretation of a scene. The audiovisual (AV) input received by the robot is a function of both the external environment and of the robot's actual localization which is closely related to its actions. Current research in AV scene analysis has tended to focus on fixed perceivers. However, psychophysical evidence suggests that humans use small head and body movements, in order to optimize the location of their ears with respect to the source. Similarly, by walking or turning, the robot may be able to improve the incoming visual data. For example, in binocular perception, it is desirable to reduce the viewing distance to an object of interest. This allows the 3D structure of the object to be analyzed at a higher depth-resolution.Dans cette thèse nous avons l'intention d'enquêter sur la complémentarité des données auditives et visuelles sensorielles pour la construction d'une interprétation de haut niveau d'une scène. L'audiovisuel (AV) d'entrée reçus par le robot est une fonction à la fois l'environnement extérieur et de la localisation réelle du robot qui est étroitement liée à ses actions. La recherche actuelle dans AV analyse de scène a eu tendance à se concentrer sur les observateurs fixes. Toutefois, la preuve psychophysique donne à penser que les humains utilisent petite tête et les mouvements du corps, afin d'optimiser l'emplacement de leurs oreilles à l'égard de la source. De même, en marchant ou en tournant, le robot mai être en mesure d'améliorer les données entrantes visuelle. Par exemple, dans la perception binoculaire, il est souhaitable de réduire la distance de vue à un objet d'intérêt. Cela permet à la structure 3D de l'objet à analyser à une profondeur de résolution supérieure
Audio-visual capabilities in humanoid robot NAO
No full textDans cette thèse nous avons l'intention d'enquêter sur la complémentarité des données auditives et visuelles sensorielles pour la construction d'une interprétation de haut niveau d'une scène. L'audiovisuel (AV) d'entrée reçus par le robot est une fonction à la fois l'environnement extérieur et de la localisation réelle du robot qui est étroitement liée à ses actions. La recherche actuelle dans AV analyse de scène a eu tendance à se concentrer sur les observateurs fixes. Toutefois, la preuve psychophysique donne à penser que les humains utilisent petite tête et les mouvements du corps, afin d'optimiser l'emplacement de leurs oreilles à l'égard de la source. De même, en marchant ou en tournant, le robot mai être en mesure d'améliorer les données entrantes visuelle. Par exemple, dans la perception binoculaire, il est souhaitable de réduire la distance de vue à un objet d'intérêt. Cela permet à la structure 3D de l'objet à analyser à une profondeur de résolution supérieure.In this thesis we plan to investigate the complementarity of auditory and visual sensory data for building a high-level interpretation of a scene. The audiovisual (AV) input received by the robot is a function of both the external environment and of the robot's actual localization which is closely related to its actions. Current research in AV scene analysis has tended to focus on fixed perceivers. However, psychophysical evidence suggests that humans use small head and body movements, in order to optimize the location of their ears with respect to the source. Similarly, by walking or turning, the robot may be able to improve the incoming visual data. For example, in binocular perception, it is desirable to reduce the viewing distance to an object of interest. This allows the 3D structure of the object to be analyzed at a higher depth-resolution
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