Deep-Learning-CNN for Detecting Covered Faces with Niqab

Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 339

This Paper With 10 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_JITM-14-5_006

تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1400

Abstract:

Detecting occluded faces is a non-trivial problem for face detection in computer vision. This challenge becomes more difficult when the occlusion covers majority of the face. Despite the high performance of current state-of-the-art face detection algorithms, the detection of occluded and covered faces is an unsolved problem and is still worthy of study. In this paper, a deep-learning-face-detection model Niqab-Face-Detector is proposed along with context-based labeling technique for detecting unconstrained veiled faces such as faces covered with niqab. An experimental test was conducted to evaluate the performances of the proposed model using the Niqab-Face dataset. The experiment showed encouraging results and improved accuracy compared with state-of-the-art face detection algorithms

Authors

A. Alashbi

Ph.D. Candidate, Media and Game Innovation Centre of Excellence, Institute of Human Centered Engineering, University Technology Malaysia, ۸۱۳۱۰ Skudai, Johor, Malaysia. ۲School of Computing, Faculty of Engineering, University Technology Malaysia,

Sunar

Professor, Media and Game Innovation Centre of Excellence, Institute of Human Centered Engineering, University Technology Malaysia, ۸۱۳۱۰ Skudai, Johor, Malaysia. ۲School of Computing, Faculty of Engineering, University Technology Malaysia,

Alqahtani

Ph.D. Candidate, Media and Game Innovation Centre of Excellence, Institute of Human Centered Engineering, University Technology Malaysia, ۸۱۳۱۰ Skudai, Johor, Malaysia.

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 :
  • Alafif, T., Hailat, Z., Aslan, M., & Chen, X. (۲۰۱۷). ...
  • Alashbi, A. A. S., & Sunar, M. S. (۲۰۱۹). Occluded ...
  • Bai, Y., Zhang, Y., Ding, M., & Ghanem, B. (۲۰۱۸). ...
  • Chen, Y., Song, L., & He, R. (۲۰۱۸). Adversarial Occlusion-aware ...
  • Ghiasi, G., & Fowlkes, C. C. (۲۰۱۵). Occlusion coherence: Detecting ...
  • Jain, V., & Learned-Miller, E. G. (۲۰۱۰). Fddb: A benchmark ...
  • Kim, B., Ban, S.-W., & Lee, M. (۲۰۰۹). Multiple Occluded ...
  • Kim, J., Sung, Y., Yoon, S. M., & Park, B. ...
  • Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (۲۰۱۲). Imagenet ...
  • Li, H., Lin, Z., Shen, X., Brandt, J., & Hua, ...
  • Liao, S., Jain, A. K., & Li, S. Z. (۲۰۱۶). ...
  • Lin, Y.-Y., Liu, T.-L., & Fuh, C.-S. (۲۰۰۷). Face Detection ...
  • Masi, I., Wu, Y., Hassner, T., & Natarajan, P. (۲۰۱۸). ...
  • Najibi, M., Samangouei, P., Chellappa, R., & Davis, L. S. ...
  • Opitz, M., Waltner, G., Poier, G., Possegger, H., & Bischof, ...
  • Qezavati, H., Majidi, B., & Manzuri, M. T. (۲۰۱۹). Partially ...
  • Qin, H., Yan, J., Li, X., & Hu, X. (۲۰۱۶). ...
  • Ranjan, R., Patel, V. M., & Chellappa, R. (۲۰۱۷). Hyperface: ...
  • Sakai, T., Nagao, M., & Kanade, T. (۱۹۷۲). Computer analysis ...
  • Viola, P., & Jones, M. (۲۰۰۱). Rapid object detection using ...
  • Wan, S., Chen, Z., Zhang, T., Zhang, B., & Wong, ...
  • Yang, M.-H., Kriegman, D. J., & Ahuja, N. (۲۰۰۲). Detecting ...
  • Zafeiriou, S., Zhang, C., & Zhang, Z. (۲۰۱۵). A survey ...
  • نمایش کامل مراجع