Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userEar segmentation using likelihood skin detector and morphological operations
اقتطاع منطقة الأذن من الصور الجانبية للوجه باستخدام كاشف الجلد المعتمد على الأرجحية و العمليات المورفولوجية
1686
0 38
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
تقدم الدراسة طريقة جديدة لتحديد منطقة الأذن و اقتطاعها من الصور الجانبية للوجه، تمهيداً لاستخدامها لاحقاً في عملية تعرف الأشخاص باستخدام الأذن. تتضمن هذه الطريقة مرحلتين أساسيتين، حيث يتم ضمن المرحلة الأولى تصنيف بكسلات الصورة على أنها من منطقة الجلد أو منطقة اللاجلد باستخدام كاشف الجلد المعتمد على الأرجحية، ثم يتم استخدام العمليات المورفولوجية لاستكمال عملية تحديد منطقة الأذن، بينما يتم في المرحلة الثانية اقتطاع صورة الأذن اعتماداً على ناتج المرحلة السابقة، حيث تم اقتراح طريقتين لتحقيق ذلك تعتمد الأولى منهما على التجريب بينما تعتمد الثانية على القياس. تتضمن الدراسة أيضاً مقارنة نتائج الطريقة المقترحة مع الطرق السابقة في هذا المجال، و قد تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات مكونة من 146 صورة تعود إلـى 20 شخصاً، حيث تم الأخذ بعين الاعتبار تغيرات الإضاءة و الموقع، و اختلاف أيام التصوير و مواقعه، و تغطية الأذن جزئياً بالشعر أو الأقراط، و نتيجة لذلك تم اقتطاع صورة الأذن بنجاح بنسبة 95.8%.
This paper proposes a new approach for the segmentation of the side face images to obtain the ear region. The proposed approach is divided into two basic steps: The first step classifies the image pixels into skin and non-skin pixels using likelihood skin detector. This likelihood image is processed by using morphological operations to detect the ear region. In the second step, image containing ear region is isolated from side face image by using one of two methods; the first is based on experiment, while the second is based measurements. The study includes a comparison of the results between the proposed study and previous ones to identify the differences. The proposed approach is applied on a database containing 146 images of 20 persons. These images were taken under different illumination, pose, day, and location variations. The partial occlusion by hair or earing was also taken in account. The results showed that the system achieved a correct segmentation with rate 95.8%.
Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتحديد منطقة الأذن واقتطاعها من الصور الجانبية للوجه باستخدام كاشف الجلد المعتمد على الأرجحية والعمليات المورفولوجية. تتضمن الطريقة مرحلتين: الأولى تصنف بكسلات الصورة إلى مناطق جلد ولاجلد باستخدام كاشف الجلد، ثم تُستخدم العمليات المورفولوجية لتحديد منطقة الأذن. في المرحلة الثانية، يتم اقتطاع صورة الأذن باستخدام طريقتين: التجريبية والقياسية. تم اختبار الطريقة على قاعدة بيانات مكونة من 146 صورة لـ 20 شخصًا، مع مراعاة تغيرات الإضاءة والموقع وتغطية الأذن جزئيًا بالشعر أو الأقراط. حققت الطريقة نسبة نجاح بلغت 95.8%.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة خطوة مهمة في مجال التعرف على الأشخاص باستخدام الأذن، حيث قدمت طريقة مبتكرة تعتمد على كاشف الجلد والعمليات المورفولوجية. ومع ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال توسيع قاعدة البيانات لتشمل مزيدًا من الصور والأشخاص من مختلف الأعمار والخلفيات. كما يمكن تحسين دقة النظام من خلال استخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة لتحسين عملية تصنيف بكسلات الجلد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين النظام ليكون أكثر مقاومة لتغيرات الإضاءة والتداخلات الأخرى مثل الأقراط والشعر.
Questions related to the research
-
ما هي المراحل الأساسية للطريقة المقترحة في الدراسة؟
تتضمن الطريقة مرحلتين أساسيتين: الأولى تصنف بكسلات الصورة إلى مناطق جلد ولاجلد باستخدام كاشف الجلد المعتمد على الأرجحية، ثم تُستخدم العمليات المورفولوجية لتحديد منطقة الأذن. في المرحلة الثانية، يتم اقتطاع صورة الأذن باستخدام طريقتين: التجريبية والقياسية.
-
ما هي نسبة نجاح الطريقة المقترحة في اقتطاع صورة الأذن؟
حققت الطريقة نسبة نجاح بلغت 95.8% في اقتطاع صورة الأذن من الصور الجانبية للوجه.
-
ما هي العوامل التي تم أخذها بعين الاعتبار أثناء اختبار الطريقة؟
تم أخذ عدة عوامل بعين الاعتبار أثناء اختبار الطريقة، منها تغيرات الإضاءة، الموقع، تغطية الأذن جزئيًا بالشعر أو الأقراط، واختلاف أيام التصوير ومواقعه.
-
ما هي الطرق المستخدمة لاقتطاع صورة الأذن في المرحلة الثانية من الطريقة المقترحة؟
تم استخدام طريقتين لاقتطاع صورة الأذن في المرحلة الثانية: الأولى تعتمد على التجريب، والثانية تعتمد على القياس.
References used
CIARAN O’ CONAIRE, NOEL E. O'CONNOR, and ALAN F. SMEATON. Detector adaptation by maximising agreement between independent data sources, In CVPR. IEEE Computer Society, 2007
ALI, M., JAVED, M. Y., and BASIT, A., Ear Recognition Using Wavelets, Proceedings of Image and Vision Computing New Zealand, 2007, 83–86
SALEH, M., FADEL, S. and ABBOTT, L., Ears as a Biometric for Human Recognition, ICCTA, September 2006, 5-7
DARAMOLA, S. A., OLUWANINYO, O. D., Automatic Ear Recognition System using Back Propagation Neural Network, International Journal of Video & Image Processing and Network Security IJVIPNS-IJENS, Vol: 11 No: 01, February 2011, 28-32
rate research
Read More
Failure detection plays a central role in the engineering of
distributed systems. Furthermore, many applications have timing
constraints and require failure detectors that provide quality of
service (QoS) with some quantitative timeliness guarante
es.
Therefore, they need failure detectors that are fast and accurate.
Failure detectors are oracles that provide information about process
crashes , they are an important abstraction for fault tolerance in
distributed systems. Although current failure detectors theory
provides great generality and expressiveness, it also possess
significant challenges in developing a robust hierarchy of failure
detectors.
In this paper, we propose an implementation of failure detectors.
this implementation uses a dual model of heartbeat and interaction.
First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time.
if the detecting process does not receive the heartbeat message in
the expected time, the interaction model is then used to check the
process further.
this paper, we generalize the study of the mathematical operations over
(2x2), (3x3) and (4x4) real matrices by using the complex numbers which was
introduced by (Ide. 1990,1993,1996), for any real matrices (nxm).
This method of arithmetic operati
ons of matrices by using the complex
numbers and its properties is simple, easy and fast to program on computer.
The importance of this method appears in the applications of problems
which use the arithmetic operations of matrices, especially in physics.
This Paper offers an innovative way for auto segmentation of the fetal head in
ultrasound US images. There is high amount of noise in US images, which it affects the
visual appearance of the area of head. The research depends on auto segmentation
mechanism without the need for user intervention at any stage of proposed method, so this
is what makes segmentation process is difficult and important at the same, because the
weakness of the edges and not fully enclosed in the desired region. We relied on a Level
Set method to segment the head area, after determining the initial contour automatically by
the Region Properties Function. The proposed method proves effective in the head area
segmentation without being influenced by noise or the existence of discontinuities in the
edges of the head, despite the absence of a pre-processing stage in a series of steps applied
to several ultrasound images in different sizes and sources. The last step is to calculate the
secondary diameter of the output ellipse (the fetal head sector) depending on the properties
of the region, and this final measurement represents the Bi Parietal Diameter BPD, an
important measure enables the physician to assess gestational age and determine the birth
of the fetus date. Segmentation result has been authenticated based on similarity criteria,
and the final measurement accuracy has been compared with manual measurements carried
out by a specialist. The comparison results showed the effectiveness of the proposed
algorithm and its success by up to 98%.
This paper presents a method for finding online adaptive optimal
controllers for continuous-time linear systems without knowing the
system dynamical matrices. The proposed method employs one of
Intelligent Operations Research Techniques, this tech
nique is the
adaptive dynamic programming, to iteratively solve the algebraic
Riccati equation using the online information of state and input,
without requiring the a priori knowledge of the system dynamics. In
addition, all iterations can be conducted by using repeatedly the
same state and input information on some fixed time intervals. A
practical online algorithm is developed in this paper, and is applied
to the controller design for a turbocharged diesel engine with
exhaust gas recirculation.
This paper presents a new method to recognize human face in different emotional situations. This method is based on proposed algorithm SD.R&C to discover skin and expression classification.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
