Denna artikel diskuterar en ny metod för flera ansikten spårning från lågupplösta övervakningsvideor. Det har förekommit betydande forskning inom området ansiktsdetektion med hjälp av neural-nätverksbaserad utbildning. Neurala nätverk baserade metoder för ansiktsdetektering är mycket exakta, om än beräkningsmässigt intensiva. Därför neurala nätverk baserade metoder är inte lämpliga för realtidsapplikationer. Det föreslagna tillvägagångssättet upptäcker ungefär ansikten i en bild enbart med hjälp av färginformationen. Den upptäcker hudregionen i en bild och finner att det finns ögon- och munregionen i hudregionen. Om den finner det, markerar den hudregionen som ett ansikte och passar en orienterad rektangel i ansiktet. Tillvägagångssättet kräver låg beräkning och kan därför tillämpas på efterföljande ramar från en video. Den föreslagna metoden är testad på FERET ansiktsdatabas bilder, på olika bilder som innehåller flera ansikten fångas i okonstruerade miljöer, och på ramar som extraheras från IP-övervakning kamera.
I REF studeras en multiface-spårning från övervakningsvideor med låg upplösning.
A Real-time Model for Multiple Human Face Tracking from Low-resolution Surveillance Videos
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Technology', 'mag_field_of_study': ['Geography']}