Semantics characterization for eye shapes based on directional triangle-area curve clustering
Semantics characterization for eye shapes based on directional triangle-area curve clustering
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基于定向三角区域曲线聚类的眼形语义表征
DOI：
10.1007/s11042-019-7659-4
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发表时间：
2019-05
影响因子：
3.6
通讯作者：
Guan Wei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ren Yan;Li Qilin;Liu Wanquan;Li Ling;Guan Wei
在本文中，我们提出了一种新的方法来解决问题的眼睛形状表征通过曲线表示。首先，提出了一种有向三角形面积曲线表示方法（DTAR）。配备DTAR，可以通过两个相应的DTAR曲线之间的相似性来测量两个眼睛之间的形状相似性。其次，为了挖掘眼睛形状的潜在信息，利用曲线聚类算法自动发现一组眼睛形状原型。在此基础上，提出了一种基于七种参考眼形的眼形语义提取方法。最后，为了验证聚类结果和语义提取的一致性，在AR和BU4DFE数据库上进行了大量的实验，实验结果验证了本文提出的DTAR曲线表示和语义提取方法的有效性。
In this paper, we present a novel approach to address the problem of eye shape characterization via curve representation. Firstly, a directional triangle-area curve representation method (DTAR) is presented for this aim. Equipped with DTAR, the shape similarities between two eyes can be measured by the similarities between two corresponding DTAR curves. Secondly, in order to exploit the underlying information of eye shapes, a curve clustering algorithm is utilized to automatically discover a set of eye shape prototypes. Consequently, a semantics extraction method for eye shapes is proposed in terms of seven reference eye shapes. Finally, in order to validate the consistency of the clustering results and the extracted semantics, extensive experiments on AR and BU4DFE databases are designed and conducted, and all the results demonstrate the effectiveness of the proposed DTAR curve representation and the semantics extraction method.
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DOI：
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发表时间：
2013-01
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Kaur;K. Jyoti
通讯作者：
H. Kaur;K. Jyoti
DOI：
10.1093/comjnl/bxs041
发表时间：
2012-09
期刊：
Comput. J.
影响因子：
--
作者：
P. Conilione;Dianhui Wang
通讯作者：
P. Conilione;Dianhui Wang
影响因子：
3.1
作者：
D. Waliser;K. Lau;Jae-Hoon Kim
通讯作者：
D. Waliser;K. Lau;Jae-Hoon Kim
DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
Neeraj Kumar;A. Berg;P. Belhumeur;S. Nayar
通讯作者：
Neeraj Kumar;A. Berg;P. Belhumeur;S. Nayar
影响因子：
3.6
作者：
A. Sezavar;H. Farsi;S. Mohamadzadeh
通讯作者：
A. Sezavar;H. Farsi;S. Mohamadzadeh