research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Face Detection by Using OpenCV’s Viola-Jones Algorithm based on coding eyes
كشف الوجه باستخدام مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية في خوارزمية فيولا جونز على اساس شفرة العيون

Loading...
Loading...
Abstract

Facial identification is one of the biometrical approaches implemented for identifying any facial image with the use of the basic properties of that face. In this paper we proposes a new improved approach for face detection based on coding eyes by using Open CV's Viola-Jones algorithm which removes the falsely detected faces depending on coding eyes. The Haar training module in Open CV is an implementation of the Viola-Jones framework, the training algorithm takes as input a training group of positive and negative images, and generates strong features in the format of an XML file which is capable of subsequently being utilized for detecting the wanted face and eyes in images, the integral image is used to speed up Haar-like features calculation for each image in (MIT, FERET) dataset and the adaboost algorithm is implemented to collect the weak classifiers and produce strong classifier. By using classifier cascade process, the speed and accuracy of face detection system is increased .The proposed method has accuracy is about 98.97% for detection faces.

تحديد الوجه هو احد الطرق البيومترية التي تنفذ لتحديد أي صورة للوجه مع استخدام الخصائص الأساسية لهذا الوجه. تقترح هذه الورقة نهج جديد ومحسن لكشف الوجه بناءا على شفرة العينين باستخدام خوارزمية فيولا جونز وبالاعتماد على مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية التي تزيل اخطاء الكشف عن الوجوه المعتمدة على شفرة العينين ، ويتم تنفيذ قالب فيولا جونز باستخدام وحدة التدريب حيث ان خوارزمية التدريب تعتبر كمدخل لمجموعة التدريب التي تضم الصور الايجابية والسلبية ويتم انتاج خصائص صورة مميزة على شكل ملف من نوع (XML) والتي ممكن استخدامها لاحقا للكشف عن العينين والوجه المطلوب في الصورة ، ويستخدم تكامل الصور لغرض تسريع حساب خصائص الهار لكل صورة من قاعدة البيانات (MIT & FERET) ويتم جمع المصنفات الضعيفة لغرض انتاج مصنف قوي عن طريق تنفيذ خوازمية الادبوست . كما ويتم زيادة الدقة والسرعة باستخدام شلال المصنفات حيث اثبتت الطريقة المقترحة ان لديها دقة حوالي 98.97٪ لتحديد الوجوه.


Article
Faces Tracking from Multi-Surveillance Camera (FTMSC)

Author: Hasanen S. Abdullah1,*, Sana A. Jabber2
Journal: Almuthanna Journal of Pure Science (MJPS) مجلة المثنى للعلوم الصرفة ISSN: 22263284 Year: 2017 Volume: 4 Issue: 2
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

The development of a robust and integrated multi-camera surveillance device is an important requirement toensure public safety and security. Being able to re-identify and track one or more targets in different scenes withsurveillance cameras. That remains an important and difficult problem due to clogging, significant change of views, andlighting across cameras. In this paper, traditional surveillance systems developed and supported by intelligenttechniques. That system have ability to performance the parallel processing of all cameras to track peoples in thedifferent scenes (places). In addition, show information about authorized people appearing on surveillance cameras andissue a warning whistle to alert security men if any unauthorized person appears. We used Viola and Jones approach todetected face, and then classifying the target face as one of the authorized faces or not by using Local Binary Patterns(LBP).

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2017 (2)