Face Extraction and Recognition from Public Images Using HIPI

2018

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco.2018.8634718
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Social networking services with public data are widely used nowadays. Billions of images uploaded to the internet each day over the world. This paper proposes the idea of a system which is currently being developed. The system collects images from public sources by some specific criteria, applies face detection and recognition algorithms on collected images, and provides the results in readable form. The Apache Hadoop library is used to increase performance of the system, and images are downloaded by the help of HIPI library. For testing purposes Labeled Faces in the Wild benchmark is used as a database for images containing over 13233 images of 5749 identities. Each image is jpg format in 250*250 resolutions. Results were more than good after testing the system with this database for face detection and recognition.