research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

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 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
Face Recognition Based on Viola-Jones Face Detection Method and Principle Component Analysis (PCA)

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is one of the most important research fields of the lasttwo decades. This is due to the actual use of this technology in automatic detectionand monitoring systems. Face attribute and features recognition from images isstill a challenge. In this paper, face image recognition is proposed upon local faceimage rather than focusing on the whole image recognition by applying preprocessingtechniques and Viola-Jones method. Principal Component Analysis(PCA) method is used in order to extract the needed features. Experiments showsatisfied and more accurate results achieved by the proposed system comparing tothe existing systems.


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
Face Recognition Based on Viola-Jones Face Detection Method and Local Binary Pattern (LBP)

Author: Suhad Ibrahim Mohammed
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2019 Volume: 19 Issue: 3 Pages: 50-55
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

in this paper, the system consists of many steps, the first step includes the histogram equalization, detection, feature extraction, and classification. At first, the data set of a face image is segmented into four segments, after that Local Binary Pattern (LBP) algorithm is performed to extract features for each segment. The best feature vectors for all persons are stored in a new dataset in the next stage in order to be used in the testing phase. Finally, the accuracy rate of performance is evaluated to prove its robustness. Experiments show satisfying results and more accuracy achieved by the paper.


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
Intelligent Age Estimation From Facial Images Using Machine Learning Techniques

Authors: Asaad R. Kareem --- Ayad R. Abbas
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 724-732
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Lately, a growing interest has been emerging in age estimation from face images because of the wide range of potential implementations in law enforcement, security control, and human computer interactions. Nevertheless, in spite of the advances in age estimation, it is still a challenging issue. This is due to the fact that face aging process is not only set by distinct elements, such as genetic factors, but by extrinsic factors, such as lifestyle, expressions, and environment as well. This paper applied machine learning technique to intelligent age estimation from facial images using J48 classifier on FG_NET dataset. The proposed work consists of three phases; the first phase is image preprocessing which include five stages: gray scale image, noise removable, face detection, image size normalization and clipping process. The second phase is a data mining process which includes three stages: feature extraction, feature selection and classification using j48 classifier. The third phase includes two stages, estimation and evaluation. FG-NET dataset is used which is divided into three classes; first class represents (3-7), (26-30) ages and this class represents the ages from 3 to 7 years and from 26 to 30 years because this class have four attributes from any one of this images, second class represents (8-25) ages and this class represents the ages from 8 to 25 years because this class have five attributes from any one of this images, last class represents (31-50) ages and have nine attributes from any one of this images. The Experimental results illustrate that the proposed system can give results with high precision and low time complexity. The practical evaluation of the proposed system gives accuracy up to 89.13 % with time taken of 0.023.


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.

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (8)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (5)

2017 (2)