Small face detection using deep learning on surveillance videos

Descripción del Articulo

La detección de rostros es una de las tareas esenciales ampliamente estudiadas en el campo de la Visión por Computador. Varios autores han desarrollado diferentes técnicas para mejorar la detección de rostros en imágenes, pero estas se ven limitadas en su aplicación en videos y más si presentan baja...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Cárdenas R.J., Beltrán C.A., Gutiérrez J.C.
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/523
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/523
https://doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.2.785
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:low resolution
Deep learning face detection
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Descripción
Sumario:La detección de rostros es una de las tareas esenciales ampliamente estudiadas en el campo de la Visión por Computador. Varios autores han desarrollado diferentes técnicas para mejorar la detección de rostros en imágenes, pero estas se ven limitadas en su aplicación en videos y más si presentan baja resolución. En este estudio, proponemos un nuevo modelo para la detección de rostros en videos de baja resolución basado en la morfología de la parte superior del cuerpo de las personas y el uso de Deep Learning (CNN). Nuestros resultados muestran un promedio de 39 % de precisión en el conjunto de datos de Caviar y 32 % en el conjunto de datos de UCSP. En comparación con otras técnicas, nuestros resultados son mayores debido a que solo alcanzan el 1% de precisión.
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