Temat: wykrywanie twarzy - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Detection of selected face areas on thermograms with elimination of typical problems
Autorzy:: Marzec, M.
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333085.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: obrazy termowizyjne twarzy
termogramy
algorytm
analiza obrazu
segmentacja
analiza twarzy
wykrywanie twarzy
wykrywanie charakterystycznych cech twarzy
face thermovision images
thermograms
algorithm
image analysis
segmentation
face analysis
face detection
detection of characteristic face features
Opis:: The paper presents an algorithm enabling a fully automatic detection of characteristic areas on thermograms containing patients' faces in a front projection. A resolution of problems occurring at the segmentation of face images, such as a change of position, orientation and scale, has been proposed. In addition, attempts to eliminate the effect of the background and of disturbances caused by the haircut and the hairline were made. The algorithm may be used to detect selected points and areas of a face or as a preliminary component in the face recognition, as a development of optical analysis methods or in the quantitative analysis of face on thermograms.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 151-159
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Efficient face detection based crowd density estimation using convolutional neural networks and an improved sliding window strategy
Autorzy:: Kian Ara, Rouhollah
Matiolanski, Andrzej
Grega, Michał
Dziech, Andrzej
Baran, Remigiusz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2201014.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: crowd density
face detection
head pose variation
various lighting conditions
wykrywanie twarzy
zmiana pozycji głowy
warunki oświetleniowe
Opis:: Counting and detecting occluded faces in a crowd is a challenging task in computer vision. In this paper, we propose a new approach to face detection-based crowd estimation under significant occlusion and head posture variations. Most state-of-the-art face detectors cannot detect excessively occluded faces. To address the problem, an improved approach to training various detectors is described. To obtain a reasonable evaluation of our solution, we trained and tested the model on our substantially occluded data set. The dataset contains images with up to 90 degrees out-of-plane rotation and faces with 25%, 50%, and 75% occlusion levels. In this study, we trained the proposed model on 48,000 images obtained from our dataset consisting of 19 crowd scenes. To evaluate the model, we used 109 images with face counts ranging from 21 to 905 and with an average of 145 individuals per image. Detecting faces in crowded scenes with the underlying challenges cannot be addressed using a single face detection method. Therefore, a robust method for counting visible faces in a crowd is proposed by combining different traditional machine learning and convolutional neural network algorithms. Utilizing a network based on the VGGNet architecture, the proposed algorithm outperforms various state-of-the-art algorithms in detecting faces ‘in-the-wild’. In addition, the performance of the proposed approach is evaluated on publicly available datasets containing in-plane/out-of-plane rotation images as well as images with various lighting changes. The proposed approach achieved similar or higher accuracy.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 1; 7--20
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Silhouette Identification for Apparelled Bodies
Identyfikacja sylwetki ubranego modelu
Autorzy:: Tao, C.
Zhou, J.
Yin, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/232374.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:: apparel silhouette
identification
face detection
body proportion
shape factor
odzież
sylwetka
identyfikacja
wykrywanie twarzy
proporcje ciała
współczynnik kształtu
Opis:: This paper presents an approach to identify apparel silhouettes. A feature region of the human face was first proposed for conducting face detection in fashion pictures with the AdaBoost method, and the head was then located with its positional relation to the facial feature region. The linear relationship between the ratio of the body height to head length and the length of the lower body was ensured by restricting the RBH to a specific range. Under this condition, the apparelled body was divided into several parts, and the boundary of apparel on the lower body was determined considering the influence of the hemline. Based on the widths of the body parts and the apparel on the lower body, shape factors were established to express the extent to which the apparel silhouette approached a certain shape. A computer program was developed for implementation and demonstrated high accuracy in silhouette identification of an appareled body.
Przedstawiono próbę identyfikacji sylwetki ubranego modelu. Opracowano system właściwości charakteryzujących twarz człowieka dla możliwości dalszego wyodrębnienia twarzy ze zdjęć modeli. Zastosowano metodę AdaBoost. Umożliwiło to usytuowanie głowy w stosunku do innych elementów ubioru. Zidentyfikowano liniowe zależności pomiędzy wysokościami całości sylwetki, jej dolnej części, i głowy. Na tej podstawie ubrana sylwetka człowieka była dzielona na szereg części i określano granice ubioru w stosunku do dolnej części sylwetki, uwzględniając wpływ dolnej krawędzi ubioru. Opierając się na szerokościach poszczególnych części ciała człowieka i ubioru dolnej części sylwetki, ustalono czynniki kształtu dla możliwości kwalifikacji sylwetki do odpowiedniego typu. Opracowano program komputerowy umożliwiający dużą dokładność identyfikacji sylwetki ubranego modelu.
Źródło:: Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 5 (119); 119-124
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:: Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Application of Support Vector Machines in automatic human face recognition
Autorzy:: Kawulok, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333790.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: automatyczne rozpoznanie twarzy
metoda wektorów nośnych
wykrywanie twarzy
wybór cech
fuzja wielometodowa
automatic face recognition
support vector machines
face detection
feature extraction
multi-method fusion
Opis:: This paper presents the possibilities of applying the Support Vector Machines (SVM) in the process of automatic human face recognition. It is described how the existing methods of face recognition can be improved by the SVM. Moreover, a new approach to the multi-method fusion utilising the SVM is proposed. Usefulness of all the methods described in the paper improving the face recognition effectiveness by the SVM is confirmed by the experimental results.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 143-150
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "wykrywanie twarzy" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język