PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Facial landmarks localization using binary pattern analysis

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Algorytm lokalizacji punktów charakterystycznych twarzy
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In the paper an algorithm for localization of the facial landmarks is presented. A preliminary analysis in the form of identifying regions of interest has been used. In this analysis each region corresponds to a different color space. The accuracy of the algorithm was verified using the Stimuli database of face images. The proposed algorithm can locate basic 21 landmarks with a very good average accuracy of 95.62%. This result ranks it among the best algorithms published between 2005 and 2015.
PL
W artykule przedstawiono algorytm lokalizacji punktów charakterystycznych twarzy. Zastosowano wstępną analizę w postaci wyodrębnienia obszarów zainteresowań. Przy czym dla różnych obszarów wykorzystano różne przestrzenie barw. Dokładność algorytmu zweryfikowano wykorzystując bazę Stimuli zdjęć twarzy. Opracowany algorytm pozwala lokalizować 21 podstawowych punktów z bardzo dobrą średnią skutecznością na poziomie 95.62%. Wynik ten plasuje zaproponowany algorytm wśród najlepszych rozwiązań opublikowanych w latach 2005-2015.
Rocznik
Strony
43--46
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurements and Information Systems, Koszykowa 75, 00-661 Warsaw, Poland
autor
  • Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurements and Information Systems, Koszykowa 75, 00-661 Warsaw, Poland
Bibliografia
  • [1] Efraty B., Huang C., Shah S.K., Kakadiaris L.A., Facial Landmark Detection in Uncontrolled Conditions, Proc. of Int. Joint Conf. on Biometrics. (2011), 1-8
  • [2] Sohail A.S.Md., Bhattacharya P., Detection of Facial Feature Points Using Anthropometric Face Model. Signal Processing for Image Enhancement and Multimedia Processing, 31 (2008), 189-200
  • [3] Arca S., Campadelli P., Lanzarotti R., A face recognition system based on automatically determined facial fiducial points, Pattern Recognition., 39 (2006), n. 3, 432-443
  • [4] Zhang Z., Zhang W., Ding H., Liu J., Tang X., Hierarchical facial landmark localization via cascaded random binary patterns, Pattern Recognition, 48 (2015), n. 4, 1277-1288
  • [5] Zhao X., Shan S., Chai X., Chen X., Cascaded Shape Space Pruning for Robust Facial Landmark Detection, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2013), (2013), 1033-1040
  • [6] Vukadinovic D., Pantic M., Fully automatic facial feature point detection using Gabor feature based boosted classifiers. Proc of IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (CSMC), (2005), 1692-1698
  • [7] Cristinacce D., Cootes T., Feature detection and tracking with constrained local models, Proc. of British Machine Vision Conference (BMVC 2006), (2006), 95.1-95.10
  • [8] Milborrow S., Nicolls F., Locating Facial Features with an Extended Active Shape Model, Proc. of 10th European Conference on Computer Vision, (2008), 504-513
  • [9] Kozakaya T., Shibata T., Yuasa M., Yamaguchi O., Facial feature localization using weighted vector concentration approach, Image and Vision Computing, 28 (2010), n.5, 772- 780
  • [10] Valstar M, Martinez B., Binefa X., Pantic M., Facial point detection using boosted regression and graph models, Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (2010), 2729-2736
  • [11] Amberg B., Vetter T., Optimal landmark detection using shape models and branch and bound, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2011), (2011), 455-462
  • [12] Dibeklioglu H., Salah A., Gevers T., A Statistical Method for 2- D Facial Landmarking, IEEE Trans. Image Processing, 21 (2012), n.2, 844-858
  • [13] Segundo M., Silva L., Bellon O., Queirolo C., Automatic face segmentation and facial landmark detection in range images, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 40 (2010), n.5, 1319-1330
  • [14] Wang J.G., Sung E., Frontal view face detection and facial feature extraction using color and morphological operations, Pattern Recognition Letter, 20 (1999), 1053-1068
  • [15] Hjelmas E., Low B.K., Face detection: A Survey, Computer Vision and Image Understanding, 83 (2001), 236-274
  • [16] Viola P., Jones M., Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1 (2001), 511–518
  • [17] Ford A., Roberts A., Colour Space Conversions. Westminster University., London (1998)
  • [18] Otsu N., A threshold selection method from gray-level histogram, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9 (1979), n.1, 62-66
  • [19] Want a free mua face chart? http://smashinbeauty.com/wanta- free-mua-face-chart/ Retrieved 25 January 2013
  • [20] Minear M., Park D.C., A lifespan database of adult facial stimuli. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36 (2004), 630–633
  • [21] Hong S., Khim S., Efficient facial landmark localization using spatial–contextual AdaBoost algorithm, Journal of Visual Communication and Image Representation, 25 (2014), n.6, 1366-1377
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-283be31f-f415-4eea-9b23-c8f503a9e1c2
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.