research centers


Search results: Found 18

Listing 1 - 10 of 18 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Face Detection Based on Multi Facial Feature using Fuzzy Logic
كشف الوجه باستعمال میزات الوجه المتعددة مع المنطق المظبب

Author: Abbas Hussien Miry عباس حسین میري
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2014 Issue: 21 Pages: 15-30
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

The goal of face detection is to locate all regions that contain aface. This paper has a simple face detection procedure, first to segmentskin region from an image, and second, to decide these regions containhuman face or not. Our procedure is based on hybrid skin colorsegmentation using three color spaces RGB, YCbCr and HIS and humanface features using entropy.For the purpose of extracting feature, rather than looking at thewhole image of the face, and put the entropy based on the selection ofskin region, which selects high informative segments of the facial image,compared with entropy of ORL image using the Euclidean distance .Alsothe golden ratio and the size of skin region decide where this region isface or no through the fuzzy system. Fuzzy logic got great acceptance ofthe various fields therefore it used in this paper to cover the difference inthe parameter of face. The method provides a suitable method forextracting information. The proposed method has been tested on variousreal images and its performance is found to be quite satisfactory withdetection accuracy 94.74 %.

ھدف كشف الوجه ھو العثور على جمیع المناطق التي تحتوي على الوجھ. ھذا البحث یقدم طریقة لكشفو RGB ,YCbCr الوجھ, في البدایة نكتشف منطقة الجلد من الصورة باستخدام النظم اللونیة الثلاثةبأخذ المنطقة المشتركة لكل ھذه الالوان مع الانتروبي للقطعة البشرة ، ومن ثم نقرر ان ھذه HSVالمناطقة تحتوي على الوجھ أم لا حسب بعض المواصفات .لاستخراج خلاصة البیانات، بدلا من النظر إلى الصورة كاملة ، تتم مقارن الانتروبیة لكل مقطع للبشرة معباستخدام المسافة الإقلیدیة ، اضافة الى ذلك النسبة الذھبیة وحجم ORL صورة مبنیة من قاعدة بیاناتالمنطقة تقرر ان المنطقة ھي وجھ أو لا من خلال المنطق المضبب. المنطق المضبب اكتسب قبولا واسعالمختلف المجالات لذلك تم استخدامھ في البحث لتغطیة كافة الاختلافات المتوقعة لمعلومات الوجھ .الطریقةالمقترحة توفر طریقة مناسبة لاستخلاص المعلومات. وقد تم اختبارھا على صور حقیقیة مختلفة و النتائجاكدت جودة الطریقة المقترحة .


Article
Neuro Fuzzy Network and Wavelet Gabor For Face Detection

Author: Raidah Salim
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2013 Volume: 1 Issue: 8 Pages: 48-57
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a face detection technique based on two techniques: wavelet Gabor filter for extract features from the localized facial image and neuro fuzzy system used as classifier depending on the features that extract , where it is used to determine the faces in the input image by draw boxes around the faces. The neurofuzzy network will be train on 128 image (69 face and 59 non face, size of each image 16*27 pixel in gray scale , this mean it trained to choose between two classes “face” and “non-face” images. Our approach has been tested on eight common images with different face number in image and different number of fuzzy set. We got the best detection rate is 89.3% in case threshold equal 0.2 and in case number of fuzzy set equal 2. The stages of this work are implemented in MATLAB 7.0 environment.


Article
Feature-Based Face Detection: A Survey

Authors: Abbas M. Albakri --- Safaa O. Almamory --- Hadeel H. Alfartosy
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2018 Volume: 44 Issue: 1 Pages: 20-26
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

Human and computer vision has a vital role in intelligent interaction with computer, face recognition is one of the subjects that have a wide area in researches, a big effort has been exerted in last decades for face recognition, face detection, face tracking, as yet new algorithms for building fully automated system are required, these algorithms should be robust and efficient. The first step of any face recognition system is face detection, the goal of face detection is the extraction of face region within image, taking into consideration lightning, orientation and pose variation, whenever this step accurate the result of face recognition will be better, this paper introduce a survey of techniques and methods of feature based face detection.


Article
Face Recognition for Authentication by Using Anthropometric Model
التخويل بتمييز الوجه باستخدام نموذج قياسات الوجه

Authors: Farah Tawfiq Abd El_Hussien --- Emad K. Jabbar
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 11 Pages: 2196-2205
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an automatic technique for detecting important facialfeatures’ points using a developed anthropometric face model. The facialfeatures’ points we work on are about the areas of mouth, nose, eyes andeyebrows. The anthropometric means the scientific study of the measurementsand proportions of the human face. Several processes are performed in orderto recognize human personality authenticated or not, these processes arebeginning by capturing colored image using fixed digital camera and endingby features isolated into separated sub images and the lengths and distancesamong them representing authenticated persons information are stored intodatabase..In authentication stage all the extracted features are compared with storedauthenticated facial features in the database, the person is authenticated if apercentage of similarity equal to or greater than 78% is achieved.

في هذا البحث نقدم تقنية لاكتشاف و تحديد ملامح الوجه المهمة بالاعتماد على طريقةللوجه. ملامح الوجه المستخدمة في هذا البحث هي Anthropometric مطورة من نموذجتعني الدراسة العلمية لقياسات Anthropometric . مناطق العين , الحاجب, الانف, و الفمو تناسق وجه الانسان. هنالك مجموعة من العمليات يتم تنفيذها للتحقق من هوية الشخص هلهو مخول ام لا , تبدأ هذه العمليات بالتقاط صورة ملونة للشخص باستخدام كاميرا رقمية ثابتة.و تنتهي بعزل كل واحدة من هذه الملامح على حدى في صورة لوحدها و الاطوال و المسافاتبينها و التي تمثل معلومات صفات الشخص المخول ثم تخزن في قاعدة البيانات.في مرحلة التخويل نفس العمليات السابقة يتم تكرارها و تقارن النتائج مع المعلوماتالمخزونة في قاعدة البيانات للاشخاص المخولين. عند حصول التطابق بين النتائج المستحصلة والمعلومات المخزونة بنسبة 78 % او اكثر عندها يعتبر الشخص مخول.


Article
Video Image for Security System by Using Chaotic Oscillator for Segmentation
نظام المراقبة بالكاميرات الرقمية بأستخدام مفهوم (Chaotic Oscillator )

Authors: Emad Kadum Jabbar Alfatly --- Nuha Jameel Ibrahim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 6 Pages: 1162-1173
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

There are wide variety of mechanisms available for performing the authenticationfunction. One of them is by using video film to monitor important places. In such systemsthe important task is recognizing human faces which need good segmentation and highfeature extraction. In traditional technique the segmentation can be performed by regiongrowing and shrinking, clustering method, and boundary detection which all take imagepixel by pixel and compare each with neighbors to get the similarity. Chaotic oscillatordepends on synchronization concept between points to determine the active points whichconstruct similar region determining the object. Then RGB color space is used to determineskin color pixel. Skin color model aids the process of separating the face from the scene dueto its skin color. After isolating the human face image which contains many features (eye,eyebrow, nose, etc...) they identify the person. Chaotic oscillator is used to extract theimportant features by removing any point that is not synchronized with its neighbors andgives new image which contains only the main face features and then compare this imagewith stored image in Database of authorized person and make decision on if (he/she) is anauthenticated image or not.

هنالك العديد من التقنيات المتاحة لإنجاز مهمة التخويل وأحدهم بواسطة استخدام الأفلام الفيديوية لمراقبة مكانمهم. في مثل هذه الأنظمة المهمة الا هم هو تمييز الوجوه البشرية التي تحتاج إلى تقنيات تقطيع جيدة وتقنياتاستخلاص صفات عالية . إن عملية التقطيع في التقنيات التقليدية يمكن أن تنجز باستخدام نمو المناطق وتقلصهاوطرق العنقدة واكتشاف الحدود والتي جميعها تأخذ نقاط الصورة نقطة بعد الأخرى وتقارنها مع جيرانها لل بحث عنتعتمد على مفهوم التزامن أو التناغم بين النقاط لتحديد النقاط (Chaotic Oscillator) التشابه بين هذه النقاط بينماالنشطة والتي تكون المنطقة المتشابهة التي تحدد الأشياء , إن هذه الأشياء ربما تكون وجه بشري لذلك استخدم فضاءللمساعدة في عملية فصل الوجه عن المشهد وفقا للون الجلد. بعد عزل صورة الوجه البشري والتي (RGB) اللونChaotic ) تحتوي على عدد من الصفات مثل (العين, الحاجب, الأنف,...) والتي تُعرف الشخص نستعمل اللاستخلاص الصفات المهمة من خلال إزالة أي نقاط غير متناغمة أو متزامنة مع جيرانها للحصول (Oscillatorعلى صورة جديدة تحتوي فقط على الصفات الأساسية للوجه ومن ثم مقارنتها مع صور الأشخاص المخولينالمخزونة في قاعدة البيانات ومن ثم اتخاذ القرار كون الشخص مخول ام لا.


Article
The Application Of Artificial Neural Network To Detect The Position Of Human Face In Digital Image

Author: Salman AbdKadum
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2013 Volume: 1 Issue: 8 Pages: 1-10
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

One of the important parts in human face recognition is detecting face position. In this paper a implement face position detection experiment using (Artificial NeuralNetwork,ANN) to give outputs of human face number, position and dimension as found in a digital image. The system is trained using available ace samples. Quickprop algorithm and active learning method are used to speed the system training process up. And also indicate the comparison of the training time with standard Backpropagation algorithm and the training with Quickprop algorithm. The experiment is conducted using 200, 300 and 400 data. For each of the trainings, the iteration is stopped when the error value reaches 0.05. It is observed that the bigger number of the training data of the Quickprop algorithm causes significant increase in the training rate. Based on the resultsof the experiment with 14 files containing 273 face images, the face detection system gives 70.24% detection rate and 62 false positives.


Article
Removing the effect light from image and human face detection
أزاله تأثير الضوء من الصورة وتحديد وجه الإنسان

Author: Abd I. Moslih عبد إبراهيم مصلح
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2014 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 69-74
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Recent years have attention commencement in the most of the facial animation applications therefore the proposed technic of the way to remove the effect of light from the image by a series of steps in accordance with the algorithm and human face detection.In this paper, a new method is displaying the removing effective light for human face detection. It contains two parts: lighting compensation and skin color model. First we offset the high light existing in human face images and removing high light and shadow, second depending on the mechanism of Skin color classification and the morphological segmentation is used to detect face(s) after removing the effect light. This part consists of face detection from during face segmentation and facial feature extraction.

في السنوات الاخيرة بدء الاهتمام في اغلب تطبيقات الصور المتحركة الوجهية لذلك الغرض من التقنية أزالة تأثير الضوء من الصورة بواسطة سلسلة من الخطوات وفق خوارزمية ثم تحديد وجه الانسان. في هذا البحث طريقة جديدة لأزالة تأثير الضوء الفعال لأجل تحديد وجه الإنسان. يحتوي جزئين: أضائة التعويض ونموذج الجلد الملون. أولا نعدل الضوء العالي الموجود في صور وجه الانسان وأزالته مع الظلال ثانيا اعتمادا على الية تصنيف الجلد الملون والتقطيع المظهري يستعملان لتحديد الوجه بعد ازالة تأثير الضوء. هذا الجزء يتألف من تحديد الوجه من خلال تقطيع الوجه واستخراج ميزة الوجه.


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
Tracking and Blurring the Face in a Video File

Author: Farah Saad Al-Mukhtar
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 00 Issue: 1 Pages: 202-207
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper shows how to detect, track and blur a face in video frame using the Viola-Jones detection algorithm for detection and KLT algorithm to tracks a set of feature points across the video frames. First, the detection locates the face, and then identifies feature points that can be reliably tracked. A blurring filter is applied after detection and tracking the face and very good results are obtained that can be useful to blurring the face; for example, when showing a painful view that includes distorted faces in wars reports or crimes.


Article
Eye Localization in a Full Frontal Still Image-eng
تحديد موقع العين في صور أمامية ثابتة

Author: Ghassan Ahmad Ismaeel AL-Dabbagh غسان أحمد إسماعيل الدباغ
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 109-120
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this paper the detection of human face and eye in still frontal color images is discussed. Firstly; the preprocessing required step is accomplished. It includes image resize, RGB to gray-scale conversion, image binarization, noise removing and small objects removing. Then a proposed algorithm is applied for face localization by detecting the face edges using the detection of the pixel color change in the binary image. Finally, the normalized cross correlation is applied to find the accurate position of eyes within the localized area of the face.Keywords: Eye detection, Face detection, Face recognition, Image processing, Pattern recognition.

المستخلصفي هذا البحث تم اقتراح خوارزمية للكشف عن وجوه وعيون الأشخاص في صور أمامية ملونة وثابتة. بداية تم إجراء المعالجات الأولية المطلوبة على الصورة لتهيئتها، إذ تم تغيير أبعاد الصورة ثم تحويل الصورة من صورة ملونة نوع RGB إلى صورة ذات التدرج الرمادي، ثم تحويلها إلى صورة ثنائية. بعد ذلك تم العمل على إزالة الضوضاء وإزالة الأجسام الصغيرة من الصورة الثنائية ثم تم تطبيق الخوارزمية المقترحة لتحديد مكان الوجه في الصورة واقتطاعها في صورة مستقلة عن طريق تحديد حافات الوجه باستخدام الكشف عن انقلاب لون النقطة الصورية (البكسل) في الصورة الثنائية. وأخيراً تم استخدام قياس معامل الترابط لتحديد موقع العين بدقة ضمن صورة الوجه التي تم تحديدها واقتطاعها في الخطوة السابقة.

Listing 1 - 10 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...