Frontal and non-frontal face detection using deep neural networks (DNN)

Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 200

This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_RIEJ-10-1_002

تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1400

Abstract:

Face recognition has always been one of the most searched and popular applications of object detection, starting from the early seventies. Facial recognition is used for access control, authentication, fraud detection, surveillance, and by individuals to unlock their devices. The less intrusive and robustness of the face detection systems, make it better than the fingerprint scanner and iris scanner. The frontal face can be easily detected, but multi-view face detection remains a difficult task, due to various factors like illumination, various poses, occlusions, and facial expressions. In this paper, we propose a Deep Neural Network (DNN) based approach to improve the accuracy of detection of the face. We show that Deep Neural Networks algorithms have better accuracy than traditional face detection algorithms for multi-view face detection. The Deep Neural Network (DNN) gives more precise and accurate results, as the DNN model is trained with large datasets and, the model learns the best features from the dataset.

Keywords:

Authors

N. Prasad

Department of MCA, School of Computer Science and IT, Jain (deemed-to-be) University, Bengaluru, India.

B. Rajpal

Department of MCA, School of Computer Science and IT, Jain (deemed-to-be) University, Bengaluru, India.

K. K. R. Mangalore

Department of MCA, School of Computer Science and IT, Jain (deemed-to-be) University, Bengaluru, India.

R. Shastri

Department of MCA, School of Computer Science and IT, Jain (deemed-to-be) University, Bengaluru, India.

N. Pradeep

Department of MCA, School of Computer Science and IT, Jain (deemed-to-be) University, Bengaluru, India.

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Broumi, S., Dey, A., Talea, M., Bakali, A., Smarandache, F., ...
  • Kumar, R., Dey, A., Broumi, S., & Smarandache, F. (۲۰۲۰). ...
  • Kumar, R., Edalatpanah, S. A., Jha, S., & Singh, R. ...
  • Kumar, R., Edaltpanah, S. A., Jha, S., Broumi, S., & ...
  • Pratihar, J., Kumar, R., Dey, A., & Broumi, S. (۲۰۲۰). ...
  • Kumar, R., Edalatpanah, S. A., Jha, S., & Singh, R. ...
  • Gayen, S., Smarandache, F., Jha, S., & Kumar, R. (۲۰۲۰). ...
  • Gayen, S., Smarandache, F., Jha, S., Singh, M. K., Broumi, ...
  • Gayen, S., Smarandache, F., Jha, S., Singh, M. K., Broumi, ...
  • Gayen, S., Smarandache, F., Jha, S., & Kumar, R. (۲۰۲۰). Introduction ...
  • Gayen, S., Smarandache, F., Jha, S., Singh, M. K., Broumi, ...
  • Kumar, R., Edalatpanah, S. A., & Mohapatra, H. (۲۰۲۰). Note ...
  • Kumar, R., Jha, S., & Singh, R. (۲۰۲۰). A different ...
  • Kumar, R., Edalatpanah, S. A., Jha, S., Gayen, S., & ...
  • Kumar, R., Edalatpanah, S. A., Gayen, S., & Broum, S. ...
  • Mohapatra, H., Panda, S., Rath, A., Edalatpanah, S., & Kumar, ...
  • Mohapatra, H., Rath, S., Panda, S., & Kumar, R. (۲۰۲۰). ...
  • Mohapatra, H., Debnath, S., & Rath, A. K. (۲۰۱۹). Energy ...
  • https://easychair.org/publications/preprint/tf۵s[۲۳] Mohapatra, H., RATH, A. K., Landge, P. B., Bhise, ...
  • Mohapatra, H., & Rath, A. K. (۲۰۲۰). Survey on fault ...
  • Mohapatra, H., & Rath, A. K. (۲۰۲۰). Fault tolerance in ...
  • Mohapatra, H., & Rath, A. K. (۲۰۱۹). Fault tolerance through ...
  • Mohapatra, H., & Rath, A. K. (۲۰۲۰). Fundamentals of software ...
  • Mohapatra, H. (۲۰۰۹). HCR by using neural network (Master's thesis, ...
  • Furtado, F., & Singh, A. (۲۰۲۰). Movie recommendation system using ...
  • Singh, A., Herunde, H., & Furtado, F. (۲۰۲۰). Modified haar-cascade ...
  • Herunde, H., Singh, A., Deshpande, H., & Shetty, P. (۲۰۲۰). ...
  • Mohapatra, H. (۲۰۲۰). Offline drone instrumentalized ambulance for emergency situations. International ...
  • Mohapatra, H., & Rath, A. K. (۲۰۱۹). Detection and avoidance ...
  • Kelly, M. D. (۱۹۷۰). Visual identification of people by computer (No. ۱۳۰). ...
  • Viola, P., & Jones, M. (۲۰۰۱, December). Rapid object detection ...
  • https://pngimg.com/download/۳۰۲۴۴[۶۲] Wikimedia Commons contributors. (۲۰۲۰, October). Retrieved from https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:Mr._Bean_۲۰۱۱.jpg&oldid=۴۹۰۷۷۲۴۴۳[۶۳] Brunelli, ...
  • Kirby, M., & Sirovich, L. (۱۹۹۰). Application of the Karhunen-Loeve ...
  • Bromley, J., Guyon, I., LeCun, Y., Säckinger, E., & Shah, ...
  • Schroff, F., Kalenichenko, D., & Philbin, J. (۲۰۱۵). Facenet: A ...
  • Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (۲۰۱۷). ImageNet ...
  • Wikimedia Commons contributors. (۲۰۲۰, October). Wikimedia commons, the free media ...
  • W. Champion, G. Berryman, C. Martin, & J. Buckland. (۲۰۱۱) ...
  • نمایش کامل مراجع