首页> 外文OA文献 >Modifikasi Metode Camshift untuk Pengenalan Citra Wajah Secara Real Time Berdasarkan Warna Kulit Wajah
【2h】

Modifikasi Metode Camshift untuk Pengenalan Citra Wajah Secara Real Time Berdasarkan Warna Kulit Wajah

机译:基于面部肤色的Camshift实时识别人脸图像方法的改进

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Penelitian pengenalan wajah, saat ini sudah menjadi topik penelitian yang ditekuni oleh banyak peneliti baik dalam negeri maupun luar negeri karena banyak manfaat dan guna dari hasil penelitian ini. Beberapa manfaat dari penelitian pengenalan wajah antara lain untuk system keamanan dan robotika.Peneliti melakukan pengembangan dari penelitian sebelumnya, dimana penelitian sebelumnya dalam pengenalan wajah menggunakan metode camshift untuk deteksidan trackingwajah, hasil dari deteksi dan trackingkemudian di capturedan digunakan sebagai data pelatihan. Dalam melakukan pengenalan wajah terdiri dari beberapa tahapan yaitu preprocessing, filtering, ektraksi baru kemudian dilakukan pencocokan atau pengenalan citra wajah. Metode yang digunakan ini masih ada beberapa titik lemah yaitu metode camshaftakan mendeteksi dan men-trackingobjek yang memiliki warna apabila objek tersebut mirip atau sama dengan warna citra wajah walaupun itu bukan wajah dan apabila ada kumpulan titik atau pixel yang memiliki warna mirip wajah juga akan dianggap wajah, walaupun sebenarnya itu adalah noise. Untuk itu, penelitian kali ini akan mencoba memodifikasi metode camshiftdengan menambahkan metode dilatasi dengan tujuan untuk meminimalisir noise atau gangguan sehingga akan meningkatkan akurasi pengenalan.Hasil ujicoba terhadap 20 mahasiswa PTIK Umsida dimana masing masing mahasiswa di ambil 10 citra wajah sebagai data pelatihan menunjukan adanya peningkatan pengenalan apabila dibandingkan sebelum adanya penambahan metode dilatasi
机译:面部识别研究由于该研究结果的诸多益处和用途,目前已成为国内外许多研究者关注的研究课题。面部识别研究的一些好处包括安全系统和机器人技术,研究人员正在从以前的研究中发展,以前的研究是使用camshift方法进行面部识别和面部跟踪的面部识别研究,然后将检测和追踪的结果捕获并用作训练数据。人脸识别包括几个阶段,即预处理,过滤,提取,然后匹配或识别人脸图像。所使用的方法仍然存在一些弱点,即,即使物体不是人脸,如果物体与人脸图像的颜色相似或相同,则凸轮轴方法将检测并跟踪具有颜色的物体,即使存在点或像素与人脸颜色相似的点或像素集合也将被视为人脸,即使实际上是噪音。为此,本研究将尝试通过添加扩张方法以最小化噪声或干扰来改进camshift方法,以提高识别准确度;一项针对20名PTIK Umsida学生的试验结果,每名学生均拍摄10张面部图像作为训练数据,显示出识别率的提高在添加膨胀法之前进行比较时

著录项

  • 作者

    Sultoni Sultoni;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 id
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号