ВАК 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
ВАК 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
ВАК 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
ВАК 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
УДК [004.9:004.4]:[621.397.6:611.77]
ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики
ГРНТИ 49.01 Общие вопросы связи
ГРНТИ 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики
За последние несколько лет было предложено множество алгоритмов обнаружения лиц на изображениях на основе различных подходов. Алгоритмы обнаружения лиц находят применение в системах технического зрения, робототехнике, системах видеонаблюдения и контроля доступа, в интерфейсах взаимодействия человек-компьютер. Решение задачи обнаружения лиц имеет серьезную практическую перспективу и вызывает большой исследовательский интерес. Часто она является «первым шагом» в процессе решения задачи более высокого уровня (например, узнавания лица или распознавания выражения). Для успешного функционирования системы обнаружения лиц необходимы алгоритмы, обеспечивающие высокую скорость работы и минимально возможное количество ложных обнаружений. Одним из лучших по соотношению показателей эффективность распознавания/скорость работы является метод Виолы - Джонса. Однако в ряде случаев этот метод дает достаточно большое количество ложных обнаружений. Одним из признаков для определения лица может являться цвет человеческой кожи. Предложено решение задачи по выделению области лица с помощью метода обнаружения лиц, представляющего собой комбинацию метода Виолы - Джонса и способ обнаружения кожи с использованием метода кодирования цветовых пространств (Log opponent и YIQ). Для выявления лиц на изображениях предлагается использовать на исходном изображении сначала метод Виолы - Джонса. Затем для каждой полученной выходной области дополнительно предлагается проводить классификацию на принадлежность оцениваемой области коже человека. Результаты экспериментов показали, с помощью комбинированного метода обнаруживается приблизительно 95,75 % лиц, представленных на тестовом наборе изображений, при существенном снижении вероятности ложного обнаружения.
обнаружение лиц, обнаружение кожи, метод Виолы - Джонса, цветовое пространство Log opponent, цветовое пространство YIQ
1. Viola P. Robust real_time face detection / P. Viola, M. J. Jones // International Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 57, no. 2, pp. 137-154.
2. Bradski G. Learning OpenCV / G. Bradski, A. Kaebler // Published by O’Reilly Media, 2008. P. 495-512.
3. Гонсалес P. Цифровая обработка изображений / P. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005. С. 1072.
4. Zahra S. T. A Hybrid Face Detection System using combination of Appearance-based and Feature-based methods / S. T. Zahra, R. W. Rahmat, N. B. Udzir, E. Kheirkhah // International Journal of Computer Science and Network Security. 2009. Vol. 9, no. 5. P. 181-185.
5. Gururaj P. An Analysis of Skin Pixel Detection using Different Skin Color Extraction Techniques / P. Gururaj, J. Dayanand, M. Dhananjay // International Journal of Computer Applications. 2012. Vol. 54, no. 17. P. 1-5.
6. Duan L. Adult image detection method base-on skin color model and support vector machine / L. Duan, G. Cui, W. Gao, H. Zhang // In Asian Conference on computer Vision. Melbourne, Australia, 2002. P. 797-800.
7. Tarek Abd El-Hafeez. A new system for extracting and detecting skin color regions from pdf documents / Tarek Abd El-Hafeez // International Journal on Computer Science and Engineering. 2010. Vol. 2 (9). P. 2838-2846.
8. Fleck M. Finding Naked People / M. Fleck, D. Forsyth, C. Bregler // In Proc. of the ECCV. 1996. Vol. 2. P. 592-602.
9. BaoDataBase // URL: http://www.facedetection.com/facedetection/datasets.htm.
10. Omaima N. A. Review of face detection systems based artificial neural networks algorithms / N. A. Omaima // The International Journal of Multimedia & Its Applications. 2014. Vol. 6. P. 448-455.