Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  obraz twarzy
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono problematykę weryfikacji tożsamości na podstawie obrazu twarzy w kontekście systemu monitorowania kierowców na potrzeby bezpieczeństwa w ruchu drogowym. Zaproponowane zostały dwie metody weryfikacji tożsamości oparte na konwolucyjnej sieci neuronowej, opracowane z wykorzystaniem techniki „transfer learningu”. W artykule przedstawione zostały wyniki porównawcze efektywności działania przedstawionych metod a także ich wady oraz zalety.
EN
The paper discusses the problem of face verification in a driver monitoring system for the purpose of traffic safety. Two different methods of face verification were proposed. Both of them are based on a convolutional neural network and were developed with the use of a transfer learning technique. In the paper, the results produced by both proposed method have been presented and compared. Moreover, their advantages and disadvantages have been discussed.
2
Content available remote Verification research of multi-biometric recognition system
EN
This paper presents the results of the verification of multi-biometric recognition system. Due to practical tests, probability values of the correct identification of persons evaluated for the original multi-biometric platform are given. Ones of basic methods implemented in the multibiometric system is identification based on facial image and voice analisys.
PL
Artykuł przedstawia wyniki weryfikacji działania systemu multibiometrycznego rozpoznawania osób. Podczas praktycznych testów wyznaczono wartości prawdopodobieństwa prawidłowej identyfikacji osób. Jedną z podstawowych metody zaimplementowanych w systemie jest identyfikacja oparta o obraz twarzy i analizę głosu.
PL
Tematem opracowania jest przegląd technik i środków wpływających na niezawodność procesu akwizycji obrazu twarzy. Problematyka ta ściśle związana jest z identyfikacją biometryczną opartą o obraz twarzy. Skupiono się tu w szczególności na czynnikach zewnętrznych - środowiskowych, bez uwzględniania jakości działania samych algorytmów. Badania zostały przeprowadzone zarówno na bazie danych zbudowanej w oparciu o model (fantom) twarzy jak i w oparciu o obrazy rzeczywiste. System będący obiektem badań predystynowany jest nie tylko do zastosowań stacjonarnych, ale może być również wykorzystany w obiektach mobilnych.
EN
The theme of the publication is to review techniques and measures affecting the reliability of the process of image acquisition face. This issue is closely linked to the biometric identification based on facial image. The focus here in particular on factors external / environmental, not taking into account the quality of this same algorithms. Tests were carried out both on a database built on the model of the face as well as on the basis of the actual images. The object of the research being predestined is not only for stationary applications, but can also be used in mobile objects.
PL
W artykule przedstawiono problem identyfikacji człowieka na podstawie zestawu obrazów twarzy pochodzących z sekwencji wideo. Zaproponowano mechanizm poszukiwania odpowiedników w lokalnym sąsiedztwie z poprzednich klatek sekwencji wideo. Wykazano, że wykorzystujący go algorytm agregacji wyników pozwala zwiększyć skuteczność identyfikacji. Końcowy wynik jest przy tym bardziej wiarygodny i stabilny. W artykule pokazano przy tym, że tradycyjny system monitoringu, który mógłby stanowić źródło sekwencji wideo do systemu rozpoznawania, niekoniecznie spełnia wymagane kryteria jakości obrazów. Zaproponowano więc odpowiednie podejścia do rozwiązania tego problemu.
EN
Traditional face recognition is based on the. static image analysis. In a real-life scenario there is a sequence of consecutive images from a video camera. By tracking a face in a sequence and aggregating individual results of face recognition, a much more stable and reliable final recognition result may be generated. Based on the analysis of the problem the algorithm for people identification from a video stream is developed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.