МЕТОДЫ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦ
Ключевые слова:
: алгоритмы обработки изображений,, FaceNetАннотация
Алгоритмы предварительной обработки изображений лиц важны в биометрических системах, распознавании лиц и анализе выражений. В этой статье рассматриваются основные этапы обработки изображений лица, включая алгоритмы нормализации изображения, фильтрации, обнаружения контуров и обрезки лица. Также анализируются современные методы, такие как каскад Хаара, CNN и выравнивание гистограмм. Эти алгоритмы позволяют повысить качество данных и упростить дальнейшую обработку. Исследование проливает свет на научную основу обработки лица и служит руководством для практического применения.
Библиографические ссылки
Ren, S., He, K., Girshick, R., et al. (2015) Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Advances in Neural Information ProcessingSystems,28,91-99. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3143500
Davis Cope1, Barbara Blakeslee2, and Mark E. Analysis of multidimensional difference-of-Gaussians filters in terms of directly observable parameters Published in final edited form as: J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 2013 May 1; 30(5): 1002–1012 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3789628/
Xiancheng Zhang1,2, Shigeho Noda2 , Ryutaro Himeno2 va Hao Liu Cardiovascular disease-induced thermal responses during passive heat stress: an integrated computational study INTERNATIONAL JOURNAL FOR NUMERICAL METHODS IN BIOMEDICAL ENGINEERING Int. J. Numer. Meth. Biomed. Engng. (2016); e02768 Published online in Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com). DOI: 10.1002/cnm.2768 https://www.researchgate.net/publication/302956391_Zhang_et_al-2016-International_Journal_for_Numerical_Methods_in_Biomedical_Engineering-2
Moving Medical Image Analysis to GPU Embedded Systems: Application to Brain Tumor Segmentation July 202034(2):1-14 DOI:10.1080/08839514.2020.1787678
F. Schroff, D. Kalenichenko and J. Philbin, "FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering," 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp. 815-823, doi: 10.1109/CVPR.2015.7298682
Cortes, C., Vapnik, V. Support-vector networks. Mach Learn 20, 273–297 (1995). https://doi.org/10.1007/BF00994018
Y.Tang, Deep Learning using Linear Support Vector Machines, arXiv: Learning, 2013, 1-6 pp., url: https://doi.org/10.48550/arXiv.1306.0239
Abdukadirova G.X., Orifjonov B.M., Mukaramov T.T. Binoga kirishni boshqarish tizimlarida yuz niqoblarini aniqlashga bo‘lgan yondashuv // Ҳисоблаш ва амалий математика муаммолари, Тошкент 2022, Махсус сон №2/1(40). 5-12 б.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2024 Abduqodirova Mohizoda, Gulbahor Abdukadirova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
