Face Extraction from Image with Weak Cascade Classifier

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F14%3AA1501B2H" target="_blank" >RIV/61988987:17310/14:A1501B2H - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Face Extraction from Image with Weak Cascade Classifier

Popis výsledku v původním jazyce

The aim of this paper is to propose an artificial vision-based face detection approach, which could be primarily used in robotics. Three main problems arise from this expectation. The first one is the computation time of the whole process. The second oneis the quality of the input information due to a camera with low resolution. The third one is the robustness of the involved techniques regarding the implementation. The paper discusses all three problems in the first part and introduces the Haar Cascade theory. The second part of the paper proposes a new noise reduction approach to improve detection result mostly in eyes and mouth area. Next part of the paper shows experimental results and finds the best threshold parameter to minimize overlapping areas. The last part explains advantages of the proposed technique.

Název v anglickém jazyce

Face Extraction from Image with Weak Cascade Classifier

Popis výsledku anglicky

The aim of this paper is to propose an artificial vision-based face detection approach, which could be primarily used in robotics. Three main problems arise from this expectation. The first one is the computation time of the whole process. The second oneis the quality of the input information due to a camera with low resolution. The third one is the robustness of the involved techniques regarding the implementation. The paper discusses all three problems in the first part and introduces the Haar Cascade theory. The second part of the paper proposes a new noise reduction approach to improve detection result mostly in eyes and mouth area. Next part of the paper shows experimental results and finds the best threshold parameter to minimize overlapping areas. The last part explains advantages of the proposed technique.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Modern Trends and Techniques in Computer Science, AISC 285

ISBN

978-3-319-06739-1

ISSN

2194-5357

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

495-505

Název nakladatele

Springer Verlag

Místo vydání

Switzerland

Místo konání akce

UTB Zlín

Datum konání akce

28. 4. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—