research centers


Search results: Found 18

Listing 11 - 18 of 18 << page
of 2
>>
Sort by

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).


Article
A Surveyof human face detection methods
مسح لطرق تحديد وجه الإنسان

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this research is to produce a critical survey on detecting and extracting human face with the features over the past 10-15 years. Face Detection is one of the most common techniques in various future visual applications, such as teleconferencing, facial recognition systems, biometrics and human computer interface , not only because of the difficult nature of the face as an object, but also because of the myriad applications that require face detection application as a first step . Finally, we offer a facial detection technology based on skin color segmentation as well as the facial features inside it. The determination of the human face as elliptical area was achieved. Meanwhile, several techniques were used such as enhancement, thresholding, edge detections and binarization techniques to achieve the aim of the suggested method. The facial features are detected and extracted inside the elliptical area; these features can be categorized in three parts: Nose, Mouth and lips localization. The features are detected and extracted in the human face based on image processing techniques.

الهدف من هذا البحث هو إجراء مسح نقدي لكشف واستخراج الوجه البشري مع الميزات على مدى السنوات العشر إلى الخمس عشرة الماضية. يعد اكتشاف الوجه أحد أكثر التقنيات شيوعًا في التطبيقات البصرية المستقبلية المختلفة ، مثل المؤتمرات عن بعد ، وأنظمة التعرف على الوجه ، والقياسات الحيوية ، وواجهة الكمبيوتر البشرية ، ليس فقط بسبب الطبيعة الصعبة للوجه ككائن ، ولكن أيضًا بسبب عدد لا يحصى من التطبيقات التي تتطلب تطبيق اكتشاف الوجه كخطوة أولى. وأخيرًا ، نقدم تقنية الكشف عن الوجه استنادًا إلى تجزئة لون البشرة بالإضافة إلى ميزات الوجه الموجودة داخلها. تم تحديد تصميم الوجه الإنساني كمنطقة إهليلجية. وفي الوقت نفسه ، تم استخدام العديد من التقنيات مثل التحسين والعتبة وحواجز الكشف وتقنيات الثنائيات لتحقيق الهدف من الطريقة المقترحة. يتم الكشف عن ملامح الوجه واستخراجها داخل منطقة بيضاوي الشكل. يمكن تصنيف هذه الميزات في ثلاثة أجزاء: توطين الأنف والفم والشفاه. يتم الكشف عن الميزات واستخراجها في الوجه البشري على أساس تقنيات معالجة الصور.


Article
Smart E-Attendance System Utilizing Eigenfaces Algorithm

Authors: Farah F. Alkhali --- Bashra Kadhim Oleiwi
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2018 Volume: 18 Issue: 1 Pages: 56-63
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

With the development of technologies and the availability of internet in the present era, the human has been looking for ease and efficiency in running his business, the educational field has been affected by a radical revolution as a result of the introduction of advanced technology. This has led educational institutions to provide and utilize all methods of advanced technology. This paper suggests a simple way of taking students attendance in universities and schools by using face detection and recognition with the goal of checking student’s attendance in the classroom automatically. This operation is done with low cost because there is no need for special hardware to install the system in the classroom. It can be applied using a computer and a camera with low effort and high efficiency. Eigenfaces algorithm is applied in the proposed system for face detection and recognition utilizing OpenCV libraries and Visual C#.Net 2015 with Microsoft Access 2016.


Article
Comparison between Radial Basis and Backpropagation Neural Network in Face Detection
مقارنة بین الشبكة العصبیة ذات الأساس الشعاعي وذات الأنتشار العكسي في كشف الوجه

Author: Abdulbasit Kadhim Shukur عبد الباسط كاظم شكر
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2012 Volume: 8 Issue: 3 - part 1 Pages: 19-44
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Computer vision is a computer science field belonging to artificial intelligence. The purpose of this branch is allowing computers to understand the physical world .This document proposes comparison between two types of an artificial neural network based face detection system .The proposed system consists of two subsystems ,first subsystem is face detection depending on radial basis neural network after some preprocessing operations, the second subsystem uses backpropagtion neural net to classify the image if it is face or not, also after some preprocessing operations .The final step is comparison between two subsystems in the final step.

عتبر مجال(computer vision )احد فروع الذكاء الصناعي , الغاية من هذا الفرع هو تمكين الحاسوب من فهم العالم المادي . يقدم هذا البحث مقارنه بين نوعين من الشبكات العصبية لتحديد الوجه , يتكون النظام المقترح من نظامين فرعيين , الاول يتضمن عملية تحديد الوجه معتمداً على شبكة القاعدة القطرية بعد مجموعة معالجات مسبقة ويتضمن النظام الفرعي الثاني عملية تحديد الوجه معتمداً على شبكة الانتشار الخلفي , وتكون الخطوة النهائية بعملية المقارنة بين مخرجات الانظمة الفرعية.


Article
Crowd Counting From Digital Image Based on Statistical Method
حساب العدد لحشد من الاشخاص في الصورة الرقمية بالاعتماد على الطرق الاحصائية

Authors: Abdulamir Abbdullah Karim عبد الأمير عبد الله كريم --- Manar Hussan Abed منار حسن عبد
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2019 Issue: 31 Pages: 17-28
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, face detection based on statistical method has been implemented to get accurately estimation to the crowd counting from an individual image. Random sample is used as statistical method to the estimation purpose. Once the image is given, Viola – Jones algorithm is implemented on the image and it give the number of faces on that image, then simple random sample is choose according to predefined condition which is the value of the last bounding rectangle box that surrounding the face on that image. The results show that proposed statistical method gives good result about (98%) by estimating the nearest true number of the crowd people than the standard face detection(Viola-Jones) technique when it used alone which give about 90% detection rate.

في هذا البحث، يتم الكشف عن الوجه باستخدام طريقة إحصائية تم تنفيذها للحصول على تقدير دقيق لحساب عدد الوجوه لحشد من الاشخاص في الصورة الرقمية. تستخدم العينة العشوائية كطريقة إحصائية لغرض التقدير، وبمجرد أن يتم إعطاء الصورة، يتم تنفيذ خوارزمية فيولا - جونز على الصورة التي تعطي عدد الوجوه على تلك الصورة، ثم العينة العشوائية البسيطة هي الاختيار وفقا لحالة محددة مسبقا وهي حجم المستطيل الأخير الذي يحيط بالوجه على تلك الصورة. وتظهر النتيجة أن الطريقة الإحصائية المقترحة تعطي نتيجة جيدة بحدود (98%) من خلال تقدير أقرب عدد صحيح لحشد من الاشخاص من تقنية الكشف عن الوجه باستخدام الطرق التقليدية كـ (فيولا جونز)عندما تستخدم وحدها والتي تعطي بحدود (90%) كمعدل للكشف عن الوجه.


Article
Performance Evaluation of Face Image Recognition Based Voila–Joins with SVM
تقييم أداء تمييز صورة الوجه بالاستناد على خوارزمية فيولا-جونز و متجهات الدعم الآلي

Authors: Jamal Mustafa AL-Tuwaijari جمال مصطفى التورجي --- Suhad Ibrahim Mohammed سهاد ابراهيم محمد --- Mustafa Abdul Baqi Rahem مصطفى عبد الباقي رحيم
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 1 اللغة الانكليزية Pages: 48-64
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays face image recognition became an effective research area. It covers a wide range of activities from many aspects of life such as authentication and identification, airport security, inmate tracking, e-commerce and Facebooks automatic tag. The aim of face image recognition is to recognize the face of a person’s depend on the features extracted from their faces. In this paper, two proposed systems were developed, the conventional proposed system of image recognize include many steps to recognize faces. The first step is the preprocessing of images for all training and testing images. The second step is detecting accurate the accuracy of the face by using Viola and Jones algorithm. The third step is features extraction. The proposed system has been implemented by using the (MUCT) datasets. This dataset is considered taking the processing of faces for frontal position. The results show that the proposed system with SVM classifier recognition provides an accuracy total rate of 96.77% for the same test images.

اصبح التعرف على صور الوجه في الوقت الحاضر مجال بحث فعال. ويغطي مجموعة واسعة من الأنشطة في العديد من جوانب الحياة مثل إثبات الأصالة وتحديد الهوية ،أمن المطارات، تتبع السجناء، والتجارة الإلكترونية وعلامة الفيسبوك التلقائية. الهدف من تمييز و التعرف على صور الوجه هو للتعرف على وجوه الاشخاص المعنيين بالاعتماد على الميزات المستخرجة من وجوههم. في هذه البحث تم تطوير نظامين مقترحين، النظام المقترح التقليدي للتعرف على الصورة و الذي يتضمن العديد من الخطوات للتعرف على الوجوه. الخطوة الأولى هي المعالجة المسبقة للصور لجميع صور التدريب والاختبار. الخطوة الثانية هي الكشف عن دقة الوجه باستخدام خوارزمية فيولا -جونز. الخطوة الثالثة هي استخراج الميزات. وقد تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام مجموعة قواعد البيانات (موكت). واعتمدت هذه المجموعة بأخذ معالجة الوجوه من الاتجاه الأمامي. وأظهرت النتائج أن النظام المقترح اعطى دقة معدل إجمالي 96.77٪ لنفس صور الاختبار.


Article
Performance Evaluation of Face Image Recognition Based Voila–Joins with SVM
تقييم أداء تمييز صورة الوجه بالاستناد على خوارزمية فيولا-جونز و متجهات الدعم الآلي

Authors: Suhad Ibrahim Mohammed سهاد ابراهيم محمد --- Jamal Mustafa AL-Tuwaijari جمال مصطفى التويجري
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 161-176
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays face image recognition became an effective research area. It covers a wide range of activities from many aspects of life such as authentication and identification, airport security, inmate tracking, e-commerce and face book's automatic tag. The aim of face image recognition is to recognize the face of a person's depend on the features extracted from their faces. In this paper, two proposed systems were developed, the conventional proposed system of image recognize include many steps to recognize faces. The first step is the preprocessing of images for all training and testing images. The second step is detecting accurate the accuracy of the face by using Viola and Jones algorithm. The third step is features extraction. The proposed system has been implemented by using the (MUCT) datasets. This dataset is considered taking the processing of faces for frontal position. The results show that the proposed system with SVM classifier recognition provides an accuracy total rate of 96.77% for the same test images.

اصبح التعرف على صور الوجه في الوقت الحاضر مجال بحث فعال. ويغطي مجموعة واسعة من الأنشطة في العديد من جوانب الحياة مثل إثبات الأصالة وتحديد الهوية ،أمن المطارات، تتبع السجناء، والتجارة الإلكترونية وعلامة الفيسبوك التلقائية. الهدف من تمييز و التعرف على صور الوجه هو للتعرف على وجوه الاشخاص المعنيين بالاعتماد على الميزات المستخرجة من وجوههم. في هذه البحث تم تطوير نظامين مقترحين، النظام المقترح التقليدي للتعرف على الصورة و الذي يتضمن العديد من الخطوات للتعرف على الوجوه. الخطوة الأولى هي المعالجة المسبقة للصور لجميع صور التدريب والاختبار. الخطوة الثانية هي الكشف عن دقة الوجه باستخدام خوارزمية فيولا -جونز. الخطوة الثالثة هي استخراج الميزات. وقد تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام مجموعة قواعد البيانات (موكت). واعتمدت هذه المجموعة بأخذ معالجة الوجوه من الاتجاه الأمامي. وأظهرت النتائج أن النظام المقترح اعطى دقة معدل إجمالي 96.77٪ لنفس صور الاختبار.


Article
Face Detection and Recognition using Color Segmentation,Template Matching and Gabor Neural Network with Fuzzy System
كشف الوجه والاعتراف الشبكة العصبية كابور مع النظام الضبابي

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is the process of finding the face of one or more people in an image or even in a video. There are variety techniques for face recognition used in the researches. In this paper various algorithms for face recognition on mobile phones or other electronic device are applied. firstly the face detection should be implemented in any face recognition system. To get the face detection many algorithms like color segmentation, template matching etc are applicated. Then the second phase of the proposed algorithm is implemented by using neural network Gabor with fuzzy system. The algorithm has been represented using MATLAB and then implemented it on the device. While implementing the proposed algorithm, a tradeoff between accuracy and computational complexity of the algorithm are made, because the face recognition system is implemented on a device with limited hardware capabilities.

تقنية التعرف على الوجه هي عملية العثور على وجه واحد أو عدد من الوجوه للناس في صورة أو حتى في مقطع فيديو. هناك تقنيات متنوعة للتعرف على الوجه مستخدمة في اغلب البحوث. في هذا البحث يتم تطبيق خوارزميات مختلفة للتعرف على الوجه على الهواتف المحمولة أو غيرها من الأجهزة الإلكترونية. أولا يجب أن يتم تنفيذ الكشف عن الوجه في أي نظام خاص بالتعرف على الوجه. للحصول على كشف الوجه نطبق العديد من الخوارزميات مثل تجزئة اللون، قالب مطابقة وغيرها. ثم يتم تنفيذ المرحلة الثانية من الخوارزمية المقترحة باستخدام الشبكة العصبية كابور مع نظام ال Fuzzy. وقد تم تمثيل الخوارزمية باستخدام برنامج الماتلاب ومن ثم تنفيذها على الجهاز. في حالة تنفيذنا الخوارزمية المقترحة، يتم إجراء مقايضة بين الدقة والتعقيد الحسابي للخوارزمية، لأن نظام التعرف على الوجه يتم تنفيذه على جهاز مع قدرات الأجهزة محدود

Listing 11 - 18 of 18 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (18)


Language

English (15)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (6)

2017 (2)

2014 (2)

2013 (3)

More...