COMPUTATIONALLY EFFICIENT AND ROBUST EAR SADDLE POINT DETECTION

A computer-implemented method includes receiving a two-dimensional (2-D) side view face image of a person, identifying a bounded portion or area of the 2-D side view face image of the person as an ear region-of-interest (ROI) area showing at least a portion of an ear of the person, and processing the identified ear ROI area of the 2-D side view face image, pixel-by-pixel, through a trained fully convolutional neural network model (FCNN model) to predict a 2-D ear saddle point (ESP) location for the ear shown in the ear ROI area. The FCNN model has an image segmentation architecture. Un procédé mis en œuvre par ordinateur comprend la réception d'une image de visage de vue latérale bidimensionnelle (2-D) d'une personne, l'identification d'une partie ou d'une zone délimitée de l'image de visage de vue de côté 2-D de la personne en tant que zone de région d'intérêt d'oreille (ROI) montrant au moins une partie d'une oreille de la personne, et le traitement de la zone de ROI d'oreille identifiée de l'image de visage de vue de côté 2-D, pixel par pixel, par l'intermédiaire d'un modèle de réseau neuronal entièrement convolutif entraîné (modèle FCNN) pour prédire un emplacement de point-selle d'oreille 2-D (ESP) pour l'oreille présentée dans la zone de la région d'intérêt de l'oreille. Le modèle FCNN a une architecture de segmentation d'image.