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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13928
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Andaluz, Víctor | - |
dc.contributor.author | Aulestia Araujo, Pablo Sebastián | - |
dc.contributor.author | Talahua Remache, Jonathan Saul | - |
dc.date.accessioned | 2018-02-20T23:49:18Z | - |
dc.date.available | 2018-02-20T23:49:18Z | - |
dc.date.issued | 2017-11 | - |
dc.identifier.citation | 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. | es_ES |
dc.identifier.other | ENI-0405 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13928 | - |
dc.description.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. | es_ES |
dc.description.sponsorship | ESPE-L | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.publisher | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería en Electrónica e Instrumentación. | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | DETECCIÓN DE ROSTROS EN TIEMPO REAL | es_ES |
dc.subject | HISTOGRAMAS DE GRADIENTES ORIENTADOS | es_ES |
dc.subject | REDES NUERONALES | es_ES |
dc.title | Artículo Científico. Real-time face detection using artificial neural networks. | es_ES |
dc.type | article | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Artículos Académicos - Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación (ESPEL) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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AC-ESPEL-ENI-0405.pdf | ARTÍCULO CIENTÍFICO | 1,78 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
ESPEL-ENI-0405-P.pdf | PRESENTACIÓN | 4,29 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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