Detta dokument presenterar en algoritm för att upptäcka det mänskliga ansiktet från en videofil med hjälp av den kunskapsbaserade metoden och spåra individens rörelse genom att upptäcka ansiktet i varje ram. Algoritmen detekterar mänskligt ansikte genom geometriska korrelationer mellan plats av ansikte och hår i varje ram av en videofil. Range av hudfärg används för att räkna ut möjliga ansikte regioner så att initialt lokalisera ansiktet, dessutom de troliga hårblock i en bild ram bestäms med hjälp av hårfärg spektrum. Kombinerad hud och hår block bestämma kandidat ansikte områden i ljuset av den geometriska relationen. Fas korrelation rörelse uppskattning algoritm används för att analysera på varandra följande ramar i en videosekvens för att identifiera ansikten som är i rörelse och spåra de mänskliga ansikten från videofilen. Noggrannheten av ettansiktsspårning är högre än 90% med bildhastigheten på 10fps. Flera algoritmer har redan föreslagits och utvecklats för olika tillämpningar och använts framgångsrikt. Men, dessa algoritmer är ganska komplicerade och svåra att uppfylla realtidskraven för specifika frame-rate. Därför är den föreslagna kan förväntas transplanteras till ett inbäddat system, som den utvecklande husdjur robot för att utföra dynamisk ansiktsdetektering och spårning. Algoritmen kan användas för övervakning. Algoritmen kan användas för att utveckla säker PC-kamera och webbkamera. Algoritmen används för att tillhandahålla laptop-säkerhet. Bildbehandling, algoritmer.
Shruti Asmita, 2013 REF, detta dokument presenterar en algoritm för att upptäcka det mänskliga ansiktet från videofil med hjälp av den kunskapsbaserade metoden och spåra rörelse av individen genom detektion ansikte i varje ram.
Real Time Simple Face-Tracking Algorithm based on Minimum Facial Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}