Metoda automatycznej identyfikacji koloru sukien

• Autorzy: Grega M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2016.6.39

Warianty tytułu

EN

Method for automated identification of celebrity dress colour

• Konferencja: Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji KKRRiT 2016 (XVI ; 27-29.06.2016 ; Kraków, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Algorytmy służące automatycznej generacji treści multimedialnych zyskują na znaczeniu i popularności, jednakże wymagają dobrze ustrukturyzowanych źródeł danych, szczególnie w scenariuszach generowania treści na żądanie. W tym artykule zaproponowano metodę automatycznej identyfikacji koloru sukien. Prezentowane rozwiązanie używa cech Haara do detekcji twarzy i oczu a następnie korzysta z cech proporcji ludzkiego ciała by wyznaczyć obszar próbkowania koloru. Algorytm przetestowano na bazie składającej się z 50 obrazów testowych. Osiągnięto 79% skuteczność rozpoznawania koloru. W pozostałych 21% przypadków przyczynami niepowodzenia były problemy z prawidłową detekcją twarzy, lokalizacją twarzy i prawidłową identyfikacją koloru.

EN

Recently a new trend in media can be observed – automated generation of content. Algorithms used for this process utilize commonly accessible and well structured data sources in order to produce on-demand content for the user. Good description and structure is required also for multimedia content. In this paper we propose a method for automated identification of celebrity dress colour. Our solution is based on Haar features for eye and face detection and smart selection of sampling region based on the proportions of the human body. We have tested the method on a database of 50 images and have obtained 79% accuracy in colour detection. In the 21% cases the problems encountered were with face detection, proper face location and proper colour identification.

Słowa kluczowe

PL

analiza obrazu; rozpoznawanie twarzy; identyfikacja koloru; tagowanie treści automatyczne

EN

computer vision; face detection; colour identification; automated tagging

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2016
• Tom: nr 6
• Strony: 332--335, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., fot.

Twórcy

autor

Grega M.

• Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Bibliografia

• [1] Adi Eshkol., Michał Grega, Mikołaj Leszczuk, Ofer Weintraub. 2014. Practical application of near duplicate detection for image database. International Conference on Multimedia Communications, Services and Security, Communications in Computer and Information Science, vol. 429, pp. 73–82. Springer International Publishing (2014), http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07569-3_6
• [2] C. Stauffer, E. Grimson. 2001. Similarity templates for detection and recognition. Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. vol. 1, pp. I–221–I–228 vol.1
• [3] T. Leyvand, C. Meekhof, Y.C. Wei, J. Sun, B. Guo, B. 2011. Kinect identity: Technology and experience. Computer 44(4), pp. 94–96
• [4] V. Scholz, T. Stich, M. Keckeisen, M, Wacker, M. Magnor. 2005. Garment motion capture using colorcoded patterns. Computer Graphics Forum 24(3), pp. 439–447 (2005), http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-8659.2005.00869.x
• [5] X. Zheng, N. Liu. 2012. Color recognition of clothes based on k-means and mean shift. IEEE International Conference on Intelligent Control, Automatic Detection and High-End Equipment (ICADE),. pp. 49–53
• [6] D. Gray, H. Tao. Viewpoint invariant pedestrian recognition with an ensemble of localized features. 2008. Computer Vision – ECCV 2008, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5302, pp. 262–275. Springer Berlin Heidelberg http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88682-2_21
• [7] U. Park, A. Jain, I. Kitahara, K. Kogure, N. Hagita. 2006. Vise: Visual search engine using multiple networked cameras. 18th International Conference on. Pattern Recognition, ICPR 2006. vol. 3, pp. 1204–1207
• [8] P. Viola, M. Jones. (2001) Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. pp.511–518
• [9] G. Bradski. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools
• [10] B. Bogin, M.I. Varela-Silva. 2010. Leg length, body proportion, and health: A review with a note on beauty. International Journal of Environmental Research and Public Health 7(3), 1047