Temat: Face - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Facial emotion recognition using average face ratios and fuzzy hamming distance
Autorzy:: Ounachad, Khalid
Oualla, Mohamed
Sadiq, Abdelalim
Souhar, Abdelghani
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2141894.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: average face ratios
facial emotion recognition
fuzzy hamming distance
perfect face ratios
Opis:: Facial emotion recognition (FER) is an important topic in the fields of computer vision and artificial intelligence owing to its significant academic and commercial potential. Nowadays, emotional factors are important as classic functional aspects of customer purchasing behavior. Purchasing choices and decisions making are the result of a careful analysis of the product advantages and disadvantages and of affective and emotional aspects. This paper presents a novel method for human emotion classification and recognition. We generate seven referential faces suitable for each kind of facial emotion based on perfect face ratios and some classical averages. The basic idea is to extract perfect face ratios for emotional face and for each referential face as features and calculate the distance between them by using fuzzy hamming distance. To extract perfect face ratios, we use the point landmarks in the face then sixteen features will be extract. An experimental evaluation demonstrates the satisfactory performance of our approach on WSEFEP dataset. It can be applied with any existing facial emotion dataset. The proposed algorithm will be a competitor of the other proposed relative approaches. The recognition rate reaches more than 90%.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 4; 37-44
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Real-time face mask detection in mass gatherings to reduce Covid-19 spread
Autorzy:: Soner, Swapnil
Litoriya, Ratnesh
Khatri, Ravi
Hussain, Ali Asgar
Pagrey, Shreyas
Kushwaha, Sunil Kumar
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27314233.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: Covid
machine learning
face mask detection
Deep Learning
Opis:: The Covid 19 (coronavirus) pandemic has become one of the most lethal health crises worldwide. This virus gets transmitted from a person by respiratory droplets when they sneeze or when they speak. According to leading and well‐known scientists, wearing face masks and maintain‐ ing six feet of social distance are the most substantial protections to limit the virus’s spread. In the proposed model we have used the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm of Deep Learning (DL) to ensure efficient real‐time mask detection. We have divided the system into two parts—1. Train Face Mask Detector 2. Apply Face Mask Detector—for better understanding. This is a real‐ time application that is used to discover or detect the person who is wearing a mask at the proper position or not, with the help of camera detection. The system has achieved an accuracy of 99% after being trained with the dataset, which contains around 1376 images of width and height 224×224 and also gives the alarm beep message after the detection of no mask or improper mask usage in a public place.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2023, 17, 1; 51--58
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Face detection in color images using skin segmentation
Autorzy:: Hajiarbabi, M.
Agah, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384677.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: skin detection
neural networks
face detection
skin segmentation
image processing
Opis:: Face detection which is a challenging problem in computer vision, can be used as a major step in face recognition. The challenges of face detection in color images include illumination differences, various cameras characteristics, different ethnicities, and other distinctions. In order to detect faces in color images, skin detection can be applied to the image. Numerous methods have been utilized for human skin color detection, including Gaussian model, rule-based methods, and artificial neural networks. In this paper, we present a novel neural network-based technique for skin detection, introducing a skin segmentation process for finding the faces in color images.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 3; 41-51
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Influence of synthesis conditions on the properties of FeXCoYOZ - nanoparticles in SiO2Sol-gel film
Autorzy:: Sidsky, V. V.
Gaishun, V. E.
Demidenko, O. M.
Savitskaya, T. A.
Panykov, V. V.
Semchenko, A. V.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/385204.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: nanoparticle
AFM
FexCoyOz
phase change
primitive and face-centered cubic lattice
Opis:: Synthesis conditions influence on structure of FexCoyOz - nanoparticle in SiO2 - sol-gel coating is discussed. The samples are synthesized by hybrid sol - gel method including following stages: TEOS hydrolysis, introduction into sol of Co(NO3)2 . 6H20 and Fe(NO3)3 . 9H20, deposition of film-forming sol by spin-coating on silica substrate, heat treatment at the temperature from 200 up to 900 °C. The Synthesis conditions influence on a specific structural property of sol gel films is investigated by AFM.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2009, 3, 4; 91-92
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: System automatycznych pomiarów rynometrycznych (5)
Automatic nose measurement system part 5
Autorzy:: Kuśmierczyk, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/276397.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: spin image
uczenie maszynowe
rozpoznawanie twarzy
chmura punktów
machine learning
face recognition
cloud of points
Opis:: Celem projektowanego systemu jest analiza i rozpoznawanie obrazów trójwymiarowych twarzy. Wykorzystując dostępne metody analizy i narzędzia algorytmiczne, dąży się do pozyskania z danych pochodzących ze skanerów 3D informacji dotyczących wymiarów nosa. Artykuł prezentuje innowacyjny pomysł zastosowania deskryptorów punktów w połączeniu z metodami uczenia maszynowego do detekcji wybranych obszarów w skanach 3D. W pracy opisano algorytmu i omówiono różne jego aspekty, pokazano również praktyczne rezultaty zastosowania algorytmu do analizy twarzy.
The purpose of designed system is to analyze and recognize three-dimensional face images. Using known techniques, algorithms and tools I am aiming to retrieve nose parameters directly from 3D scans. Current part is devoted to describe innovative method for region identification in 3D scans. Spin images and machine learning are applied. Overall design is shown. Some of the most important aspects are described in details.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 6; 76-81
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Face Recognition Using Canonical Correlation, Discrimination Power, and Fractional Multiple Exemplar Discriminant Analyses
Autorzy:: Hajiarbabi, M.
Agah, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384779.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: face recognition
Canonical Correlation Analysis
Discrimination Power Analysis
Multiple Exemplar Discriminant Analysis
Radial Basis Function neural
networks
Opis:: Face recognition is a biometric identification method which compared to other methods, such as finger print identification, speech, signature, hand written and iris recognition is shown to be more noteworthy both theoretically and practically. Biometric identification methods have various applications such as in film processing, control access networks, among many. The automatic recognition of a human face has become an important problem in pattern recognition, due to (1) the structural similarity of human faces, and (2) great impact of factors such as illumination conditions, facial expression and face orientation. These have made face recognition one of the most challenging problems in pattern recognition. Appearance-based methods are one of the most common methods in face recognition, which can be categorized into linear and nonlinear methods. In this paper face recognition using Canonical Correlation Analysis is introduced, along with the review of the linear and nonlinear appearance-based methods. Canonical Correla- tion Analysis finds the linear combinations between two sets of variables which have maximum correlation with one another. Discriminant Power analysis and Fractional Multiple Discriminant Analysis has been used to extract features from the image. The results provided in this paper show the advantage of this method compared to other methods in this field.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2015, 9, 4; 18-27
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Śledzenie obiektów dynamicznych z wykorzystaniem metod inteligencji obliczeniowej - implementacja sprzętowa
Tracking of the moving objects with the use of the computational intelligence techniques - hardware implementation
Autorzy:: Błaszkowski, P.
Grochowski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/276242.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: przetwarzanie obrazu
rozpoznawanie twarzy
klasyfikator Haara
detekcja
sztuczne sieci neuronowe
image processing
face recognition
Haar classifier
artificial neural network
Opis:: W artykule przedstawiono platformę sprzętową umożliwiającą detekcję, rozpoznawanie i śledzenie poruszających się obiektów przy wykorzystaniu technik inteligencji obliczeniowej. Projekt obejmuje budowę platformy sprzętowej wyposażonej w kamerę internetową oraz silniki umożliwiające jej ruch. Analiza obrazu odbywa się w komputerze klasy PC, komunikującym się z platformą za pomocą portu szeregowego USB. Jako przykład wykrywanych i śledzonych obiektów dynamicznych wykorzystano ludzkie twarze. Algorytmy obliczeniowe napisano w języku C++. Platforma doskonale integruje środowiska obliczeniowe typu open source, umożliwiając testowanie w praktyce opracowanych algorytmów.
The paper presents the hardware platform for detection, recognition and tracking moving objects with the use of computational intelligence methods. Project includes construction of hardware platform equipped with webcam and motors allowing camera to move. Image analysis is carried out within PC computer that is communicated with the platform by USB serial port. Human faces have served as the examples of objects that were detected, recognized and then tracked. All the computational algorithms were written with C++. The platform skillfully integrates open source computational environments, allowing the testing of designed algorithms in practice.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 4; 83-88
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: System automatycznych pomiarów rynometrycznych (4)
Automatic nose measurement system, part 4
Autorzy:: Kuśmierczyk, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/277222.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: antropometria
deskryptor
rozpoznawanie kształtu
rynometria
analiza twarzy
anthropometry
shape recognition
descriptor
face analysis
spin images
3D scans
nose measurements
Opis:: Celem projektowanego systemu jest analiza i rozpoznawanie obrazów trójwymiarowych twarzy. Wykorzystując dostępne metody analizy i narzędzia algorytmiczne dąży się do pozyskania, z danych pochodzących ze skanerów 3D, informacji dotyczących wymiarów nosa. Artykuł przybliża aspekty stosowania jednego z głównych podejść do zagadnienia analizy obrazów 3D, tj. deskryptorów punktów. Przybliżono istniejące rozwiązania. Rozważono różne podejścia do wyboru punktów sąsiednich. Omówiono dobór skali i skwantowania. Wprowadzono odległość między deskryptorami. Pokazano też, jak zastosować deskryptory w rozpoznawaniu obrazów.
The purpose of designed system is to analyze and recognice three-dimensional face images. Using known techniques, algorithms and tools I am aiming to retrieve nose parameters directly from 3D scans. Current part is devoted to describe different aspects of point descriptors usage. Wide range of known approaches is explained. Several methods of neighborhood analysis are considered. Distance measure of two descriptors is introduced. Possible methods of quantization are described. At the end, application of Hungarian algorithm for descriptors matching is shown.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 2; 68-71
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Face" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język