I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   2 ,  A p r il   201 7 ,   p p .   823 ~ 8 3 0   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 2 . p p 8 2 3 - 8 3 0           823       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   I m a g e P ro c ess ing  f o r Rapidly  Ey e  Dete c tion  b a sed  o n Robus t  H a a r  Sliding   Win do w       F it ri  Ut a m ini ng ru m ,  Rena l d i P ri m a s w a ra ,  Yuita   Aru m   S a ri   F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e ,   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   6 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Feb   15 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Mar   3 ,   2 0 1 7       Ob jec t  De tec ti o n   u sin g   Ha a r   C a sc a d e   Cla sif i e r   w id e l y   a p p li e d   in   se v e ra l   d e v ice s  a n d   a p p li c a ti o n s  a s  a   m e d iu m   o f   in tera c ti o n   b e tw e e n   h u m a n   a n d   c o m p u ter  su c h   a s  a   t o o l   c o n tro l   t h a t  u t il ize s  th e   d e tec ti o n   o f   e y e   m o v e m e n ts.   Ob v io u sly   sp e e d   a n d   p re c isio n   in   th e   d e tec ti o n   p ro c e ss   su c h   a s  e y e s,  h a s  a n   e ffe c t  i f   i m p le m e n ted   o n   a   d e v i c e .   I f   th e   e y e   c o u ld   n o t  d e tec t  a c c u ra tel y ,   c o n tro ll in g   d e v ice   s y ste m s  c o u ld   re a c h   b a d   d e tec ti o n   a s  w e ll .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   c a n   b e   u se d   a s  a n   a p p ro a c h   to   d e tec t  th e   e y e   r e g io n   o f   e y e   b a se d   o n   h a a r  c las si f ier  m e th o d   b y   m e a n s  o f   m o d ify in g   th e   d irec ti o n   o f   slid in g   w in d o w .   In   w h ich ,   it   w a s  in it ially   p lac e d   in   th e   m id d le  p o siti o n   o f   i m a g e   o n   f a c ial  a r e a   b y   a ss u m in g   th e   lo c a ti o n   o f   e y e s  a r e a   in   th e   c e n tral  re g io n   o f   th e   im a g e .   W h il e   th e   w in d o w   r e g i o n   o f   c o n v e n ti o n a l  h a a r  c a sc a d e   sc a n   t h e   w h o le  o f   i m a g e   sta rt  f ro m   th e   le ft  to p   c o r n e r .   F ro m   th e   e x p e ri m e n t  b y   u sin g   o u r  p ro p o se d   m e th o d ,   it   c a n   s p e e d   u p   t h e   t h e   c o m p u tatio n   ti m e   a n d   im p ro v e   a c c u ra c y   si g n if ica n tl y   re a c h   to   9 2 , 4 % .   K ey w o r d :   Dete ctio n   E y es   Haa r   ca s ca d e  class i f ier   Sli d in g   w i n d o w   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fit r i U ta m in in g r u m ,    Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce ,   B r a w ij ay a  U n i v er s it y ,   Vete r an   R o ad   No .   8   Ma lan g ,   E ast J av a,   I n d o n esia.   E m ail:  f 3 _ n i n g r u m @ u b . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   d ig ital   i m ag e  p r o ce s s i n g ,   t h er e  ar e  s ev er al  m et h o d s   t h at  h av e  b ee n   u s ed   an d   o n e  o f   t h e m   i s   h aa r   ca s ca d e  class if ier .   Haa r   ca s ca d e  h as  b ee n   w id el y   ap p lied   f o r   h u m a n s   an d   co m p u ter s   in ter ac tio n   ( HC I ) .   T h is   i m p le m en ta tio n   f r eq u e n tl y   u s ed   f o r   th e  d etec tio n   o f   o b j ec t  s u c h   as  f ac ial  ar ea ,   m o u t h   d etec tio n ,   an d   e y e  d etec tio n .   E y e  g az e  tr ac k i n g   d o in g   b y   G h an i  et  al.   [ 1 ]   f o r   co n tr o llin g   m o u s e  p o in ter ,   Gao   et  al.   [ 2 ]   d ev elo p ed   a  m et h o d   b ased   o n   h aa r   clas s i f ier ,   d etec tio n   o f   e y e  m o v e m e n t  f o r   co n tr o llin g   w h ee lc h air   p r esen t  b y   Si n g h   et   al.   [ 3 ]   u s in g   E O G  s i g n al,   a n d   C o etze r   et  al  [ 4 ]   i m p le m e n t  SVM  an d   ANN  f o r   r ea l  ti m e  e y e  d etec tio n .   T h e   p r o ce s s   o f   h aa r   ca s ca d e  i n   d etec tin g   e y es  is   u s in g   th e   tech n i q u e  o f   th e   s lid i n g   w i n d o w   o r   r ec tan g u lar   w in d o w  o n   th e   w h o le   i m ag e  a n d   f i n d   o u t i f   t h er e  i s   a  p ar t o f   th e   i m ag e  th at  is   s h ap ed   li k e  a n   e y e  o r   n o t.  Haa r   b ased   o n   ca s ca d e  m o d els  i n cl u d e  a  weig h t  co n n e ctio n   f r o m   t h e  i n p u t  to   ea ch   la y er   a n d   f r o m   ea ch   la y er   to   t h e   s u cc e s s i v e  la y er s   [ 5 ] .   B ef o r e  d o in g   t h e   d etec tio n   o f   th e   e y e   ar ea ,   th er e   ar e  s o m e  p r o ce s s   o f   i m a g e  p r o ce s s i n g   in   ad v an ce .   R GB   i m ag e  i n itia ll y   co n v er ted   in to   a  g r ay s ca le   im a g e,   th e  r es u lt  w ill  b e   ca lcu late  u s in g   in teg r al   i m a g e  at  th e   p ix el   o f   g r a y s ca l e  i m a g e.   Haa r   f ea t u r es   p r o ce s s   g r a y s ca le   i m ag e   i n   a  r ec ta n g u lar   w i n d o w   w it h   a   ce r tain   s ize  s u c h   as   2 4   x   2 4   p i x els.  I n s id e  th i s   w i n d o w ,   t h e  f ilter in g   p r o ce s s   p er f o r m ed   to   f in d   t h e  e y e  r eg io n .   T h is   f ilt er i n g   w as  d o n e  u s i n g   s elec ted   h aa r   f ea t u r e  te m p lat e.   I f   th e  v al u e  o f   th e  h aa r   f e atu r es  i n   a  ce r tai n   r eg io n   b elo w   t h e  th r es h o ld   th en   it  h as  to   b e  clu s ter ed .   Ho w e v er ,   if   a  f ea t u r e  in   a  r eg io n   is   n o t  q u ali f ied ,   s o   th er e  is   n o   o b j ec t   to   b e  d etec ted   in   th e  ar ea   o f   th e  r eg io n   an d   its   r eg io n   ar ea   r elo ca tes  th e  ar ea .   H o w ev er ,   if   th e  ar ea   m ee ts   t h e  f ea tu r e,   t h en   th e  r u les  ar e  p er f o r m ed   to   th e  n e x t  f ea t u r e.   I f   all  r e q u ir e m e n ts   f u l f illed   f ea t u r e,   it  m ea n s   t h at  th er e  i s   an   o b j ec t in   th e  ar ea   o f   th e  r eg i o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 1 7   :   8 2 3   –   8 3 0   824   I n   d etec tin g   an   o b j ec t,  Haa r   f e atu r e  h as  a  f air l y   g o o d   ac cu r ac y   r ate,   b u t  u s i n g   h aa r   f ea t u r e  r eq u ir es  a  lo n g   co m p u tatio n   ti m e.   I n   ac co r d an ce   w it h   th e  h aa r   m et h o d ,   th is   h ap p en s   b ec au s e  h aa r   d o   p r o ce s s in g   o n   al l   p ar ts   o f   t h e  i m a g e  p ix el   s eq u e n tiall y .   I n   tr ain in g   p r o ce s s   h a ar   u s ed   A d aB o o s t  f o r   clas s i f ie r   th e  o b j ec t  [ 6 ] , [ 7 ] .   Ho w e v er ,   e y e  d etec tio n   ca n   af f ec t  th e  ac c u r ac y   co n tr o l  o f   d ev ice  o r   ap p licatio n   th a t  u tili ze s   t h e  e y e  ar ea   ac cu r atel y .   B esid es  th o s e   m et h o d s ,   o cc asio n al l y   i m ag e   co m e  u p   w i th   n o i s e  o f ten   a f f ec t  th e   q u al it y   o f   t h e   i m a g e.   So   th at,   it  h as  an   i m p a ct  o n   th e  ac cu r ac y   i n   e y e  d etec tio n   [ 8 ] .   P r ev io u s   r esear ch   an d   m et h o d s   o f f er ed   b y   Vio la  J o n es  [ 9 ]   w h ic h   u s e   ce r tain   w i n d o w   s ize s   m o v in g   at  ea ch   p ix el  f r o m   t h e  u p p er   lef t  co r n er   to   th e  b o tto m   r i g h t.   I n   th i s   p ap er ,   w e   p r o p o s ed   a  m et h o d   b y   u t ilizi n g   a  s lid i n g   w i n d o w   a n d   h aa r   f ea t u r es,   w h ic h   t h e  d etec tio n   w i n d o w   s tar t s   f r o m   th e   ce n ter   o f   t h e  i m a g e  w h ic h   alr ea d y   in d icate s   t h e  ar ea   o f   e y e  to   r ed u ce   t h e   p r o ce s s in g   ti m e  an d   er r o r s   i n   e y e  d etec tio n .   Fo r   class i f icat io n ,   w e  als o   p r o p o s ed   m eth o d   b y   u s in g   s i m p l y   n ea r est  d is ta n ce   co m p ar ed   h a ar   w it h   ad ab o o s t.  I t  is   also   co n s id er in g   to   u s e  Op en   C V  w it h   n o t h i n g   c h an g e  o f   s ca n i n g   w in d o w s   r e g io n .       2.   P RO P O SE D   M E T H O D   Af ter   s u cc e s s f u ll y   d etec t  o b j e cts  i n   t h e  f ac ial  ar ea ,   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   is   p lacin g   a  s lid i n g   w i n d o w   in   th e  m id d le  ar ea   o f   t h e  f ac e  i m a g e,   n o t  f r o m   t h e  to p   le f t  co r n er   as   w as   d o n e  b y   t h e   co n v e n tio n al  h aa r   ca s ca d e.   P r ev io u s l y ,   i m a g es   h av e   b ee n   th r o u g h   g r a y s ca li n g   p r o ce s s   a n d   c h an g e  t h e   p ix el  v al u e  i n to   th e   in te g r al  i m a g e,   d eter m in atio n   R OI   o f   e y e,   th a n   i n   t h is   ar ea   p er f o r m ed   ca lcu lat io n   to   g e t  f e atu r es  v alu e  o f   e y e.   I n   th i s   ca s e  w e  a w ar e  th at  t h e r e  ar e  s o m e  f ac to r s   ca n   d is t u r b in g   t h e  d etec tio n   o f   o b j ec ts   s u ch   a s   li g h tin g ,   s o   th at  in   tes tin g   p h ase,   t h e  i m a g es  h av e  g o o d   lig h ti n g   c o n d itio n s   an d   tak e n   p ictu r es  d u r i n g   i n   th e  m o r n in g   o r   in   th e  af ter n o o n .   T o   ea s e  th e  u n d er s tan d i n g   o f   e y e  d etec tio n   p r o ce s s   in   g e n er al,   d iag r a m   b lo ck   in   F ig u r e  1   r ep r esen ts   th e  m et h o d   th at  w e  p r o p o s ed .             Fig u r e  1 .   E y e  Dete c tio n   B lo ck   Diag r a m   o f   P r o p o s ed   Sy s te m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I ma g e  P r o ce s s in g   fo r   R a p i d ly  E ye   Dete ctio n   B a s ed   o n   R o b u s t H a a r   S lid in g   W in d o w   ( F it r i   Uta min in g r u m)   825   2 . 1 .   Sca lin g   Scalin g   p r o ce s s   i s   a  w a y   to   r e s ize  a  d ig ital  i m a g e,   it  i s   n ec e s s ar y   to   all  i m a g es  w h ic h   ar e  p r o ce s s ed   h av e  t h e  s a m e  s ize.   I n   t h is   s y s te m   t h e  s ca li n g   p r o ce s s   p er f o r m ed   b y   u tili zi n g   th e  s ca li n g   p ac k ag e  p r o v id ed   o n   J av a.     2 . 2 .   G ra y s ca lin g   I m a g e   I n   p r ep r o ce s s in g   p h ase,   w e  n e ed   to   r em o d el  co lo r   im ag e  i n t o   g r ay s ca le  i m ag e,   w h ic h   ap p lied   in   h aa r   m et h o d   as  w ell  [ 1 0 ] .   So   th at,   it  n ee d   to   tr an s f o r m   f r o m   R G B   im a g e  in to   g r a y s ca le  i m a g e .   T o   c o n v er t  i m a g e   in to   g r a y s ca le,   a ve r a g e   m et h o d   is   u tili ze d ,   b y   ad d in g   u p   all  th e  v al u e  o f   R   G  B ,   th en   d iv id ed   b y   3 ,   in   o r d e r   to   o b tain   an   av er a g e  v al u e  o f   R   G  B ,   th e  av er ag e  v al u e  o f   t h at  ca n   b e  s aid   as g r a y s ca le.     Gr a y s ca le  =  ( R   +  G   +  B )   / 3                                                                                                                            ( 1 )     2 . 3 .   I nte g ra l I m a g e   I n teg r al  i m a g e  i s   a  tech n iq u e   u s ed   i n   th e  h aa r   m et h o d   f o r   ca lcu lat in g   t h e  v al u e  o f   th e   r ec tan g le   f ea t u r es  q u ic k l y   b y   c h a n g in g   th e  v al u e  o f   ea c h   p ix el  i n   th e  g r a y s ca le   i m a g e.   T h en   g e n er a tin g   v al u e  s u m m ed   ar ea   tab le  s o   th at  th e  r esu lts   r eg ar d ed   as  a  r e p r esen tatio n   o f   a  n e w   i m a g e.   T h is   m eth o d   h a s   th e  ad v an ta g e  th at   r elativ el y   f aster   co m p u t in g ,   b ec au s e  it  d ep en d s   o n   t h e  n u m b er   o f   p i x els   i n   a  s q u ar e  i n s tead   o f   ea c h   p i x el  va lu e  o f   an   i m a g e.   Fi g u r e  2   m a y   ca n   i m p r o v e  th e  i n te g r al  ca lcu latio n .                                                         ( a)                                                                                     ( b )     Fig u r e  2 .   T h e  ca lcu latio n   r esu l t o f   r ec tan g le  f ea t u r e  h a v e   t h e  s a m e  v al u e;  ( a)   o r ig in al  i m a g e   an d   ( b )   r e p r esen t  th e  in teg r al  i m a g e       T h e  r eg io n   r es u lt  v al u e  o f   o r i g in a l  i m ag e   s h o w s   i n   F ig u r e  2 ( a) :  5 +2 + 1 +5 +2 + 2   =  1 7 .   B y   u s i n g   t h at   ca lcu latio n ,   it  n ee d s   f i v e  s tep s   ca lc u latio n .   I n   Fig u r e  2 ( b ) ,   r eg io n   r es u lt   v a lu e   o f   i n te g r a l  i m a g e:   1 7 - 0 - 0 +0   =1 7 ,   s o   it  is   o n l y   n ee d   f o u r   s t ep s   ca lcu la tio n .   T h is   e x p lain s   th at  th e   ca lcu latio n   o f   th e   in te g r al  i m a g e  r eq u ir es   f e w er   s tep s   th a n   t h e  ca lc u latio n   o f   ea c h   p ix e l  in   a   r eg io n .   T h e  ca lcu latio n   o f   i n te g r al  i m ag e   p er f o r m s   f aster   i n   lar g e - s ized   i m a g e  r ath er   t h an   i n   s m all - s ized   i m a g e.     2 . 4 .   T ra ini ng   P ha s e  f o r  E y e  F ea t ure   T o   d etec t  e y e  f ea tu r e  o n   f ac ia l  ar ea ,   it  is   n ec e s s ar y   to   tr ain   o n   m a n y   e y e  i m ag e s   d ataset   b y   v ar io u s   f o r m s   o r   t y p es  o f   a  p er s o n ' s   e y es  [ 1 1 ] .   T h e  d ataset  c o n tain i n g   e y e   i m a g es   w it h   a   lo o k   a h ea d   ( f r o n tal)   a n d   t h e   v ar iatio n   o f   t h e  le f t  a n d   r ig h t  v ie w s   o b tain e d   at  r an d o m   f r o m   p eo p le  ar o u n d   t h e  r esear ch .   T r ain in g   p h a s e  i s   d o n e  b y   t h e  v io la  J o n e s   et   al  u s in g   h aa r   te m p late.   T h e  w i n d o w   s ize   u s ed   w as   9 2   x   1 9   p ix el s   i n   ac co r d an ce   b y   th e  s ize  o f   t h e  d ataset  o f   e y e,   w h ile  t h e  s ize  o f   t h e  b o x   f ea tu r e  is   th e  4   x   3 .   Fig u r e  3   w il l c l ar if y   e y e  d ataset.           Fig u r e  3 .   So m e  tr ain i n g   s a m p l e  o f   e y e  w it h   s o m e  co n d itio n   o f   lig h ti n g   an d   s k in   co lo r       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 1 7   :   8 2 3   –   8 3 0   826   2 . 5 .   Dire ct io n o f   Sli din g   Win do w   I n   t h is   p ap er ,   w in d o w   r e g io n   i s   p lace d   o n   t h e  to p   ce n ter   ar e a  o f   th e   f ac e   i m a g e  s h o w   in   F ig u r e   4 ( b ) .   T h e  s ize  o f   t h e  w i n d o w   r eg io n   t h at  u s e  i s   s a m e  a s   t h e  s ize  o f   th e  w in d o w   t h at  i s   u s ed   d u r in g   th e  p r o ce s s   o f   tr ain i n g   d ata  o f   e y e  r eg io n .   T h e  s ize  t h at  w e  u s e  is   9 2   x   1 9   p ix els,  it  is   r ec ta n g u lar   a n d   in   ac co r d an ce   w i th   a   w i n d o w   th at  w o u ld   in d icate   t h at  th e  ar ea   co n tain ed   o f   e y e  r eg io n .                                                          ( a)                         ( b )     Fig u r e  4 .   I llu s tr atio n   o f   W in d o w   R e g io n ,   ( a)   T h e  w i n d o w   r e g io n   o f   co n v e n tio n al  h aa r   ca s c ad e  s ca n   th e  i m a g e  s tar t f r o m   t h e  le f t to p   co r n er ,   ( b )   Ou r   p r o p o s ed   m et h o d   s tar t scan n i n g   t h e  i m ag e  f r o m   to p   ce n ter .       T o   d eter m i n e  th e  m id p o in t  o f   th e  s tar ti n g   o f   s ca n n i n g   w in d o w ,   it  is   n ec e s s ar y   to   k n o w   t h e  w id t h   o f   th e  p ix els  i n   f ac ial  ar ea   an d   th e   s ize  o f   th e  b o x   w i n d o w   u s ed   d u e  to   th e  d eter m in a tio n   o f   th e  m id p o in t  d er iv ed   f r o m   t h e  w id t h   o f   th e   i m a g e.   I n   th is   ca s e   w e  u s e  3 6 0   x   2 4 0   p ix els  o f   t h e  i m ag e   s ize  o r   t h e  o th er w is e,   w h ile   th e  s ize  o f   th e  b o x   w i n d o w   h aa r   is   9 2   x   1 9   p ix el.   Fig u r e  5   illu s tr ates   th e  m et h o d   o f   d eter m i n in g   t h e  s tar tin g   p o in t o f   s ca n n i n g   w i n d o w .           Fig u r e  5 .   Dete r m in e  t h e  p o s iti o n   o f   th e  w i n d o w   r e g io n   m id p o in t o f   t h e  in   X  p o in t a n d   Y  p o in t.       ( X n , Yo )   = X                  –                     ;  Yo                             ( 2 )     I m ag e  h as  w id th   (W - i m a g e)   co n tain i n g   a  n u m b er   o f   p ix el,   in   w h ic h   p ix el  ( 0 , 0 )   lo ca ted   in   th e  to p   lef t   co r n er   o f   a n   i m a g e.   T o   d eter m i n e  t h e  p i v o t  p o in t   o f   r ec tan g le  w i n d o w ,   i m a g e  w id t h   i s   m in u s   b y   w id t h   o f   t h e   r ec tan g le   w i n d o w   ( W - w i n d o w )   th e n   d i v id ed   b y   t w o .   So   it  f i g u r e s   o u t  t h e  co o r d in at es  f o r   ( Xn ,   0 )   a s   a   r ef er en ce   p o in t  o f   r ec tan g le  w i n d o w .   Fo r   in   ca s e  o f   i m a g e  w it h   3 6 0   p ix el  w id th   an d   9 2   p ix el  w id t h   o f   r ec tan g le  w i n d o w ,   x   p o in t  ca lcu lated   f r o m   X  ( 3 6 0 - 9 2 )   /  2   =  1 3 4 .   R ec tan g le  w i n d o w   s t ar tin g   f r o m   t h e  d o t  p ix els ( 1 3 4 ;0 )   u n til t h e  w id th   o f   th e  w i n d o w   r e g io n   e n d s   ( 2 2 6 ;0 )   w i th   a  w i n d o w   h ei g h t th a t a d j u s ted .   Dete ctio n   p r o ce s s   o f   e y e  r eg i o n   is   o b tain ed   f r o m   th e  d i f f er en ce   b et w ee n   th e  v al u es  o f   ea ch   f ea t u r e   o n   t h e  te s tin g   d ata  w it h   t h e   v a lu es   o f   ea c h   f ea t u r e  o n   t h e  tr ai n in g   d ata   i n   a  w in d o w   r ec ta n g u lar   ar ea ,   a n d   th e n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I ma g e  P r o ce s s in g   fo r   R a p i d ly  E ye   Dete ctio n   B a s ed   o n   R o b u s t H a a r   S lid in g   W in d o w   ( F it r i   Uta min in g r u m)   827   s u m m ed   to   g e n er ate  a  s i n g le  v alu e   f ea t u r es  a n d   co m p ar ed   w h et h er   th e  v al u e  o f   th e s e  f e atu r es  i s   les s   t h an   a   s p ec if ied   t h r es h o ld   v a lu e,   ill u s tr ated   in   Fi g u r e  6 .   T h e  f ea t u r es  ar e  o b tain ed   f r o m   b lack   an d   w h ite   s q u ar e s   o f   h aa r   f ea t u r es.     V a lu e ( V )   = su m| Tes t ij   –   Tr a in ij |                                        ( 3 )     T esti ij   is   a  p ix el   v al u e  o f   tes t in g   d ata  f ea tu r es   at  p o s itio n   i ,   j ,   T r ain ij   is   a  p ix el   v al u e  o f   tr ain   d ata  f ea t u r es a t p o s itio n   i,  j .           Fig u r e  6 .   W in d o w   r eg io n   s lid i n g   d o w n   a n d   g e n er ate  s o m e  f e atu r e  o f   e y e,   ca lc u late  a n d   co m p ar ed   ea ch   d ata  w it h   lear n in g   d ata       W in d o w   b o x e s   s h i f ted   e v er y   s in g le  p i x el  i n   th e  i m a g e  o f   t h e  p ictu r e.   T h en   t h r o u g h   h aa r   f ea tu r es,  i t   r eq u ir es  to   ex a m in e  w h et h er   t h e  i m a g e  ar ea   in   a  w i n d o w   b o x   d etec ted   as  e y e  ar ea   o r   n o t.  I f   th e  v a lu e  i s   less   th an   t h e  th r es h o ld ,   th e n   th e  win d o w   b o x   w ill  co n ti n u e  to   r u n   u n til  it  s to p s .   I n   th i s   s y s te m   w e  h a v e  m o d if ied   th e  r u les  i n   d etec tin g   e y e  r eg i o n .   I f   th e  d if f er en ce   i n   v al u e  f ea tu r es  d o   n o t  h av e  an y   v al u e  w h ic h   less   t h an   t h e   s p ec if ied   th r es h o ld   th en   it   h a s   to   f in d   o u t   th e   s m alle s t   d if f er en ce   v al u e.   So ,   t h e   v al u e   is   d etec ted   as  a n   ar ea   o f   e y e.       3.   E XP E R I M E NT A L   RE SUL T   AND  DI SCU SS I O N   T esti n g   d ata  w as  ta k en   f r o m   t h e  p eo p le  ar o u n d   t h e  u n iv er s i t y   i n   Ma la n g   cit y .   T h e  d ataset   ca p tu r ed   in   b r i g h t   li g h ti n g   co n d itio n s   o n l y   a n d   w e  co llec ted   3 0   d atas et  r etr iev ed   u s in g   Ma cB o o k   A ir   w it h   r eso l u tio n   9 0 0   p ix els  an d   also   f r o m   m o b ile  d ev ice  ca m er a  A s u s   Z en f o n e  Self ie  w it h   r eso lu tio n   1 9 2 0   x   1 0 8 0   p ix els .   A s   a   li m ita tio n   i n   t h is   s y s te m ,   th e  f ac ial  i m a g e  p o s itio n   s h o u ld   b e  in   t h e  m id d le.     W e  also   ad d   s ev er al  co n d itio n s   o f   i m a g e  te s ti n g   to   b e  te s ted   i n   a  s y s te m   th at   h as   b ee n   cr ea te d .   I n   t h is   s ec t io n ,   w e   d id   s o m e  e x p er i m e n t s   f o r   d etec tin g   e y e   ar ea   w it h   s ca li n g   i m a g e  s ize   i n to   ar o u n d   o f   3 6 0   x   2 4 0   p ix els   an d   3   x   4   p i x el  f o r   s ize  o f   te m p late   h aa r   f ea t u r e.   T h is   ex p er im e n t   i m p le m e n ted   o n   I n tel  C o r e  i5 - 5 2 0 0 U  p r o ce s s o r   2 , 7 GHz   u s in g   J av a  Netb ea n s   8 . 1 .   T h e  f o llo w i n g   Fig u r e  7   s h o w s   t h e  r es u lts   o f   o u r   p r o p o s e d   m et h o d .                                ( a)            ( b )                                                           ( c)     Fig u r e  7 .   E x p er i m en tal  r esu lt  f r o m   d if f er e n t c o n d itio n : ( a)   E y e  d etec tio n   r es u lt  w it h   d if f er e n t s k i n   t y p e;    ( b )   E y e  d etec tio n   r es u lt  w it h   d if f er en t b ac k g r o u n d ; ( c)   E y e  d etec tio n   r esu lt  w it h   d if f er en t o f   e y e  g az e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 1 7   :   8 2 3   –   8 3 0   828   E x p er i m e n tal  r es u lt   o b tain ed   f r o m   ca lcu latio n   u s i n g   P er ce n tag e   o f   S u cc ess f u l  P r ed icti o n   ( P SP ) .   A cc u r ac y   ca lc u latio n   i s   i m p o r tan t  to   m ea s u r e  th e  ab ilit y   o f   a  s y s te m   t h at  h a s   b ee n   m ad e  in   r ec o g n izin g   o b j ec ts .   I n   ex p er i m en tal,   it  r e ac h s   7 1 . 4 %  d etec tio n   r ate  a n d   1 1 . 1 %    f alse  r ate  a s   s h o w n   i n   T ab le  1   th at  b ased   o n   th e  f o r m u la  4 .                                                                             ( 4 )                 TP   =  p er s o n   / f ac ial  i m ag e  a n d   s u cc ee d ed   to   r ec o g n ize  th e  e y e.   TN   =  i m ag e  i s   n o t t h e  e y e  ar ea ,   an d   d etec ted   as a n   ey e.                                                               ( 5 )       T ab le  1 .   E y e  Dete ctio n   R es u lt  o f   o u r   p r o p o s ed   m eth o d   M e t h o d   D e t e c t i o n   R a t e   F a l s e   R a t e   P r o c e ssi n g   T i me   H a a r   C a sc a d e   +   A d a B o o st   6 9 , 2   %   2 5   %   3 , 4   s   P r o p o se d   M e t h o d   7 1 , 4   %   1 1 , 1   %   2 , 9   s       As  w e  ca n   s ee ,   t h e  e x p er i m en t  r es u lt  f r o m   T ab le  1 ,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   co u ld   i m p r o v e  th e   d etec tio n   r ate  an d   f al s e  r ate  b y   c h a n g i n g   th e  d ir ec tio n   o f   s lid in g   w i n d o w .   W h i le,   th e  h aa r   ca s ca d e  m et h o d   ac h iev e s   les s   d etec tio n   r ate  a n d   h ig h er   f al s e  r ate.   Mo r eo v er ,   th e  p r o p o s ed   m et h o d   h a v e  f a s t er   p r o ce s s in g   ti m e   th an   h aa r   ca s ca d e  m et h o d .   I n   t h is   p ap er ,   w e   also   ap p lied   h aa r   ca s ca d e  m e th o d   w h ic h   g en er ated   m a n u a ll y   f o r   co m p ar in g   w it h   o u r   p r o p o s ed   m et h o d .   T o   o b tain   t h e  co m p ar ab le  r es u lt s ,   test i n g   p r o ce s s   w a s   co n d u c ted   w ith   t h e  s a m e   d atab ase.   T h e  co m p ar is o n   r es u lt  alr ea d y   p r esen ted   in   T ab le  2 .   T h e  s y s te m   w a s   m ea s u r ed   q u an tita tiv e l y   u s i n g   th at  h a s   b ee n   d o n e  b y   t h e  eq u atio n s   o f   ac c u r ac y   [ 1 2 ] , [ 1 3 ]   i n   f o r m u la  5 .   T h e  ac c u r ac y   o f   p r o p o s ed   m et h o d   is   9 3 . 3 %  an d   co n v e n tio n al   h aa r   ca s ca d e  m et h o d   is   8 6 . 6 7   %.  Fro m   t h e  Fi g u r e  8 ( a) ,   w e  ca n   s ee   t h e  d if f er e n ce   th at  co n v en t io n al  h aa r   ca s ca d e  m e th o d   m i s s ed   s o m e  o f   e y e  d etec tio n ,   an d   o u r   p r o p o s ed   m eth o d   ca n   i m p r o v e   t h e  e y e  d etec tio n .            ( a)   ( b )     Fig u r e  8 .   So m e  o f   e y e  d etec tio n   r esu lt f r o m   co m p ar i s o n   m et h o d :   ( a)   Haa r   ca s ca d e  m eth o d   ca n   n o t d etec t  th e  f o u r th   a n d   s i x th   i m a g e;  ( b )   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   ca n   f ix   th e  e y e  d etec tio n     T ab le  2 .   C o m p ar is o n   r es u lt  u s in g   Haa r   C ascad e  m e th o d   an d   p r o p o s ed   m et h o d   M e t h o d   A c c u r a c y   H a a r   +   A d a B o o st   9 0 , 8 %   P r o p o se d   M e t h o d   9 2 , 4 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I ma g e  P r o ce s s in g   fo r   R a p i d ly  E ye   Dete ctio n   B a s ed   o n   R o b u s t H a a r   S lid in g   W in d o w   ( F it r i   Uta min in g r u m)   829   4.   CO NCLU SI O N   Min i m izi n g   er r o r s   an d   s p ee d i n g   u p   t h e  d etec tio n   p r o ce s s   ca n   b e  h a n d led   u s i n g   t h e  p r o p o s ed   s y s te m   in   t h is   p ap er .   So m e  o f   test in g   i m a g es  ca n   n o t   b e  d etec ted   b y   u s i n g   h aa r   co n v en tio n al  m e th o d s ,   f o r   i n s ta n ce ,   s ev er al  i m ag e s   w it h   a  d if f er en t  e y e  g az e  s o m eti m es  al s o   ca n   n o t  b e  d etec ted .   B y   u s in g   th e  s c h e m e  o f   ch an g i n g   t h e  p o s itio n   o f   t h e   s ca n n i n g   w i n d o w   in   th e  ar e a  o f   d etec ted   f ac e,   th e  d etec tio n   o f   e y e  ca n   b e   i m p r o v ed   ef f ec tiv e l y ,   as  w ell   as  th e  co m p u tatio n   ti m e  ca n   b e  im p r o v ed .   T h e  d r aw b ac k   o f   th i s   p r o p o s e d   m et h o d   is   co m e  u p   w it h   an y   d if f er e n t  lig h ti n g   co n d itio n   o f   ca p tu r ed   im a g e.   T h u s   f o r   f u r t h er   r esear ch ,   it  w il l   i m p r o v e  t h e  p er f o r m an ce   o f   i m ag e   i n   d i f f er e n t li g h ti n g   co n d itio n   i n   o r d er   to   r u n   m o r e  q u i ck l y   an d   ac c u r atel y .   B esid es th at,   t h e  ap p r o ac h   o f   th e  an g le  o f   t h e  f ac e  ca n   also   b e  p er f o r m ed .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h is   w o r k   w as  p er f o r m ed   i n   C o m p u ter   R e s ea r ch   Gr o u p ,   F ac u lt y   o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   B r a w ij ay a   Un i v er s it y .   I t  w a s   s u p p o r ted   b y   Un g g u lan   R esear c h   G r an t  Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce ,   B r a w ij a y a  Un i v er s it y   r esear ch   f u n d .   W e  also   w o u ld   lik e  to   t h an k   f o r   p eo p le  w h o   k ee n   to   p r o v id e  p ictu r es a s   d ataset.       RE F E R E NC E S   [1 ]   M .   U.  G h a n i,   e t  a l. ,   “ Ga ze   P o in te r:  A  re a l  ti me   mo u se   p o i n ter   c o n t ro l  imp lem e n ta ti o n   b a se d   o n   e y e   g a ze   tra c k in g ”  2 0 1 3   1 6 t h   I n t.   M u lt i  T o p .   Co n f .   I NMIC  2 0 1 3 ,   p p .   1 5 4 – 1 5 9 ,   2 0 1 3 .   [2 ]   C.   G a o   a n d   S .   L .   L u ,   “ No v e l  FP GA  b a se d   h a a r  c l a ss if ier   fa c e   d e tec ti o n   a lg o rith m   a c c e ler a ti o n ”  P ro c .   -   2 0 0 8   I n t .   Co n f .   F .   P ro g ra m .   L o g .   A p p l.   F P L ,   p p .   3 7 3 – 3 7 8 ,   2 0 0 8 .   [3 ]   M .   S in g h ,   e t  a l. ,   “ Ey e   m o v e m e n t   d e tec ti o n   f o r  w h e e lch a ir  c o n tro l  a p p li c a ti o n ”  In t.   Co n f.   E lec tr.   El e c tro n .   S i g n a ls ,   Co mm u n .   Op ti m.   EE S CO   2 0 1 5 ,   p p .   4 – 8 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   R.   C.   Co e tze r  a n d   G .   P .   Ha n c k e ,   “ E y e   d e tec ti o n   f o r  a   re a l - ti m e   v e h icle   d riv e r  fa t ig u e   m o n it o rin g   sy ste m , ”   n o .   I V ,  2 0 1 1 .   [5 ]   S .   G o y a l  a n d   G .   K.   G o y a l,   “ C a s c a d e   M o d e ll in g   f o r  P re d icti n g   S o lu b il it y   In d e x   o f   Ro ll e r  Dri e d   G o a t  w h o le  M il k   P o w d e r, ”   v o l /i ss u e :   2 ( 1 ) ,   p p .   2 3 – 2 8 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   S .   Zh a n g ,   e t  a l . ,   “ In f o rm e d   Ha a r - li k e   F e a tu re s I m p ro v e   P e d e strian   De tec ti o n , ”   Cv p r ,   2 0 1 4 .   [7 ]   D.  Zh u ,   e t  a l. ,   “ Hy b rid   M e th o d   f o r  Hu m a n   E y e   De te c ti o n , ”   p p .   5 3 6 8 – 5 3 7 3 ,   2 0 1 4 .   [8 ]   F .   Uta m in in g ru m ,   e t  a l. ,   “ M ix e d   g a u ss ian   a n d   im p u lse   n o ise   re m o v a l  b a se d   o n   k e rn e l  o b se rv a ti o n   a n d   e d g e   d irec ti o n , ”   In t .   J .   I n n o v .   Co m p u t.   In f.   C o n tr o l ,   v o l /i ss u e :   11 ( 5 ) ,   p p .   1 5 0 9 – 1 5 2 3 ,   2 0 1 5 .   [9 ]   P .   V io la an d   M .   Jo n e s,  “ Ra p id   o b jec t  d e tec ti o n   u sin g   a   b o o s ted   c a s c a d e   o f   si m p le fea tu re s, ”   p re se n te d   a t  2 0 0 1   IEE E   Co mp u ter   S o c iety   Co n fer e n c e   o n   Co mp u ter   V isio n   a n d   Pa t ter n   Rec o g n it io n ,   v o l.   1,   p p .   I - 5 1 1 - I - 5 1 8 ,   2 0 0 1 .   [1 0 ]   M .   M e h r u b e o g lu ,   e t  a l. ,   “ Re a l - T i m e   E y e   T ra c k in g   Us in g   a   S m a rt  Ca m e ra , ”   p p .   1 – 7.   [1 1 ]   Y.  M .   Ch e u n g   a n d   Q.  P e n g ,   “ Ey e   Ga z e   T ra c k in g   w it h   a   Web   Ca m e ra   in   a   De s k to p   En v ir o n m e n t, ”   IEE E  T ra n s .   Hu ma n - M a c h in e   S y st. ,   v o l /i ss u e :   45 ( 4 ) ,  p p .   4 1 9 – 4 3 0 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   S.   W .   K.  b .   C.   F .   T .   W e i - Ch a o   Li n   a ,   “ CA N N:  A n   in tru sio n   d e tec ti o n   sy ste m   b a s e d   o n   c o m b in in g   c lu ste r   c e n ters   a n d   n e a re st n e ig h b o rs, ”   K n o w led g e - Ba s e d   S y ste m s,  v o l.   7 8 ,   p p .   1 3 - 2 1 ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   R.   B.   V   a n d   R.   K.  S e n a p a ti ,   “ Brig h t  L e sio n   De tec ti o n   in   Co l o r  F u n d u s  Im a g e s  B a se d   o n   T e x tu re   F e a tu re s,”  v o l /i ss u e :   5 ( 1 ) ,   p p .   9 2 – 1 0 0 ,   2 0 1 6 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Fi tr i  Uta m i n i n g r u m ,  w a s  b o rn   in   S u ra b a y a ,   Eas t  Ja v a ,   In d o n e sia .   S h e   re c e iv e d   h e r   Ba c h e lo r   De g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e ri n g   (BEn g . )  f ro m   Na ti o n a l  In stit u te  o f   T e c h n o lo g y   f ro m   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y ,   M a lan g ,   In d o n e sia   i n   2 0 0 7 .   In   a d d it io n ,   sh e   o b tain e d   th e   d e g re e   o f   Do c to r  o f   En g in e e rin g   in   th e   f ield   o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   El e c tri c a l  En g in e e rin g   f ro m   Ku m a m o to   Un iv e rsit y ,   Ja p a n .   S h e   h a s  b e e n   w o rk in g   a s  p a rt  ti m e   lec tu re r  in   se v e ra l  in stit u t io n ,   s u c h   a s   S e k o lah   T in g g i  T e k n ik   A n g k a tan   Da ra t  (S T TAD)  f ro m   2 0 0 6   u n t il   2 0 0 7 .   S e k o lah   T in g g i  T e k n ik   A tl a s  Nu sa n tara   (S TT A R)  f ro m   2 0 0 6   u n ti l  2 0 0 7 .   In   a d d it i o n ,   sh e   a lso   h a s  b e e n   tea c h in g   th e   stu d e n ts  o f   V o c a ti o n a l  E d u c a ti o n   De v e lo p m e n t  Ce n ter  (V EDC)  M a lan g - In d o n e sia   in   2 0 0 7   a n d   M a lan g   Jo in t   Ca m p u s  (M JC)  in   2 0 0 7 .   S h e   h a s  b e e n   f u ll   ti m e   lec tu re r  i n   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y   sta rti n g   f ro m   2 0 0 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il   2 0 1 7   :   8 2 3   –   8 3 0   830       Yu ita   Ar u m   S a r i ,  is  c u rre n tl y   w o rk in g   a t  Lab o ra to ry   o f  In telli g e n t  S y ste m   in   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y .   S h e   o b tain e d   Ba c h e l o r  De g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y ,   M a lan g ,   In d o n e sia   in   2 0 1 1 .   He r  M a s ter  De g re e   o b tain e d   f ro m   De p a rt m e n t  o f   In f o r m a ti c s,   In stit u te  T e k n o lo g i  S e p u lu h   No p e m b e r,   S u ra b a y a ,   In d o n e sia   in   2 0 1 5 .   H er   re se a rc h   a r e   in   f i e ld s  o f   c o m p u ter v isio n ,   d ig it a l  im a g e   p ro c e ss in g ,   a n d   p a tt e rn   re c o g n it i o n .             Re n a ld i   Pri m a sw a r a   Pra e ty a ,  is  c u rre n tl y   a s  a   m a g ister   stu d e n t  in   F a c u lt y   o f  Co m p u ter  S c ien c e   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y .   S h e   o b tain e d   Ba c h e l o r  De g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   Bra w ij a y a   Un iv e rsit y ,   M a lan g ,   I n d o n e sia   in   2 0 1 2 .   No w   He   is  c u rre n tl y   f in a li z in g   h is  M a ste r  De g re e   in   Co m p u ter  S c ie n c e   Br a w ij a y a   Un iv e r sit y .     His  re se a r c h   a re   in   f ield s  o f   c o m p u ter   v isio n ,   sp e e c h   re c o g n i ti o n ,   a n d   d i g it a l  ima g e   p ro c e ss in g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.