Abstract-Human ansikte upptäckt och spårning är ett viktigt forskningsområde med bred tillämpning i människa maskin gränssnitt, innehållsbaserad bildsökning, videokodning, gestigenkänning, crowd övervakning och ansiktsigenkänning. Mänsklig ansiktsdetektering är oerhört viktig och samtidigt ett svårt problem i datorseendet, främst på grund av dynamiken och den höga variationen i huvudet. Ett stort antal effektiva algoritmer har föreslagits för ansiktsdetektering i gråskalabilder som sträcker sig från enkla kantbaserade metoder till kompositmetoder på hög nivå med moderna och avancerade mönsterigenkänningsmetoder. Syftet med tidningen är att jämföra Gradient vektorflöde och silhuetter, två av de mest använda algoritmer inom området ansiktsdetektering. Båda algoritmerna användes på en gemensam databas och resultaten jämfördes. Detta är det första papper som utvärderar runtime analys av Gradient vektor fält metodologi och jämför med silhuetter segmentering teknik. I dokumentet förklaras också de faktorer som påverkar både algoritmernas prestanda och fel. Slutligen förklaras resultaten som bevisar siluettsegmenteringsmetodens överlägsenhet jämfört med Gradient vektorflödesmetoden. Index Terms-Face detektion, gradient vektorflöde (GVF), aktivt konturflöde, silhoutte.
Shivesh Bajpai, etc. al., REF diskuterade gradientvektorflödet och silhuettalgoritmer.
An Experimental Comparison of Face Detection Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}