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Título : Artículo Científico. Real-time face detection using artificial neural networks.
Director(es): Andaluz, Víctor
Autor: Aulestia Araujo, Pablo Sebastián
Talahua Remache, Jonathan Saul
Palabras clave : DETECCIÓN DE ROSTROS EN TIEMPO REAL
HISTOGRAMAS DE GRADIENTES ORIENTADOS
REDES NUERONALES
Fecha de publicación : Nov-2017
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería en Electrónica e Instrumentación.
Citación : Aulestia Araujo, Pablo Sebastián. Talahua Remache, Jonathan Saul (2017). Real-time face detection using artificial neural networks. Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación. Departamento de Eléctrica y Electrónica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Abstract: In this paper, we propose a model for face detection that works in both real-time and unstructured environments. for feature extraction, we applied the HOG (Histrograms of Oriented Gradients) technique in a cononical window. For classification, we used a feed-forward neural network. We tested the performance of the proposed model at detecting faces in sequences of color images. For this task, we created a database containing color image patches of faces and background to train the neural network and color images of 320 x 240 to test the model. The database is available at http://electronica-el.espe.edu.ec/actividad-estudiantil/face-database/. To achieve real-time, we split the model into several modules that run in parallel. the proposed model exhibited an accuracy of 91.4% and demonstrated robustness to changes in illumination, pose and occlusion. For the tests, we used a 2-core-2.5 GHz PC with 6 GB of RAM memory, where input frames of 320 x 240 were processed in an average time of 81 ms.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13928
Aparece en las colecciones: Artículos Académicos - Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación (ESPEL)

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