Human face localization and detection in highly occluded unconstrained environments
Rattachement africain : sa, om, tr, my, gb, Algérie. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Significant advancements have been achieved in the field of computer vision pertaining to the detection of human faces. This technological development holds great potential for a wide range of applications including but not limited to identification, surveillance and expression recognition. Unconstrained face identification has been significantly improved by the advancements in Deep Learning algorithms (DL). However, the presence of severe occlusion is an ongoing obstacle particularly when it obstructs a substantial section of the facial area, resulting in the absence of crucial facial characteristics. Furthermore, the limited availability of comprehensive datasets containing substantially obscured faces exacerbates the problem, impeding the efficacy of face detection programs. This study presents a new methodology, which incorporates an advanced occluded face detection (OFD) model, in order to enhance feature extraction and detection network. A dataset was developed specifically for training and testing the model. The new dataset includes faces with significant occlusion. The utilization of contextual-based annotation approaches improves the depiction of crucial facial characteristics. The OFD model exhibits exceptional performance and attaining a notable accuracy rate of 57.84%, a precision rate of 73.70% and a recall rate of 42.63%. These results surpass those achieved by alternative methods such as YOLO-v3 and Mobilenet-SSD. This study shows the capacity to make substantial progress in detecting occluded faces, hence offering the ability to make a positive influence on the domains of identification, surveillance and expression recognition.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Human face localization and detection in highly occluded unconstrained environments
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Shaqra University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Applied Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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A'Sharqiyah University Information Systems and Business Analytics Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Istanbul Technical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Technology Malaysia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Birmingham City University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Bouira Algérie (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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College of Engineering Department of Electronics and Communication Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Electrical and Electronics Engineering Electronics & Communications Engineering Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Human Centered Engineering Media and Game Innovation Centre of Excellence (MaGICX) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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College of Computing and Digital Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Sciences and Applied Sciences Electrical Engineering Department Algérie (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Shaqra University, College of Applied Sciences et Information Systems and Business Analytics Department — A'Sharqiyah University, avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Algérie.
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