Towards Automatic Retrieval of Blink-Based Lexicon for Persons Suffered from Brain-Stem Injury Using Video Cameras

Directly connected to the brain, the eyes are the last part of our body we lose control of. For some persons, such as those suffered from a brain-stem stroke, the eyes provide the only means of communication with the world. The eye blinks for such persons are used to make their lexicon and the goal of many rehabilitation centers worldwide is to build tools that would allow automatic detection of the eye blink based lexicon. The tools designed so far are very cumbersome and still do not show the desired performance. At the same time, recent advances in computer hardware and computer vision, in particular, in motion and change detection, offered practitioners a new way for detecting blinks based on video observations of the person's face. This paper overviews different techniques to the problem and describes a vision-based system which is presently being tested in one of the rehabilitation centres. We show how to reliably detect a two-eye blink with a help of an off-the-shelf web-camera and present an approach to the detection a single-eye blink (wink) - this type of blinks is much harder to detect due the lack of spacial constrains, it is however the only type of movement some patients can exhibit.Directement reli\ue9s au cerveau, les yeux sont la derni\ue8re partie de notre corps dont nous perdons le contr\uf4le. Chez certaines personnes, comme celles qui ont \ue9t\ue9 victimes d'une attaque vasculaire c\ue9r\ue9brale, les yeux constituent le seul moyen de communication avec l'ext\ue9rieur. Les clignements d'yeux sont \ue0 la base du vocabulaire de ces personnes et un bon nombre de centres de r\ue9adaptation cherchent \ue0 mettre au point des outils de d\ue9tection automatique du lexique bas\ue9 sur les clignements d'yeux. Les outils d\ue9velopp\ue9s jusqu'\ue0 pr\ue9sent se sont r\ue9v\ue9l\ue9s tr\ue8s malcommodes et ne donnent pas les r\ue9sultats attendus. Cependant, les r\ue9centes avanc\ue9es sur le plan du mat\ue9riel informatique et de la vision artificielle et, plus particuli\ue8rement dans le domaine de la d\ue9tection du mouvement et des changements, ont permis aux praticiens de mettre au point un nouveau m\ue9canisme permettant de d\ue9tecter les clignements d'yeux d'apr\ue8s les observations sur vid\ue9o du visage de la personne. Cet article contient un aper\ue7u des diverses techniques utilis\ue9es pour r\ue9gler ce probl\ue8me et d\ue9crit un syst\ue8me bas\ue9 sur la vue qui fait actuellement l'objet d'essais dans un centre de r\ue9habilitation. Nous montrons comment d\ue9celer de fa\ue7on fiable un clignement binoculaire gr\ue2ce \ue0 une webcam du commerce et proposons une approche \ue0 la d\ue9tection d'un clignement monoculaire (clin d'oeil) ? Ce type de clignement est beaucoup plus difficile \ue0 d\ue9tecter en l'absence de contraintes spatiales; il s'agit cependant du seul type de mouvement dont certains malades sont capables.NRC publication: Ye