ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Crowd Counting from Digital Image Based on Statistical Method

العنوان بلغة أخرى: حساب العدد لحشد من الأشخاص في الصورة الرقمية بالاعتماد على الطرق الإحصائية
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: كريم، عبدالأمير عبدالله (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبد، منار حسن (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع31
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 17 - 28
DOI: 10.36541/0231-000-031-004
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 1030311
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث، يتم الكشف عن الوجه باستخدام طريقة إحصائية تم تنفيذها للحصول على تقدير دقيق لحساب عدد الوجوه لحشد من الأشخاص في الصورة الرقمية. تستخدم العينة العشوائية كطريقة إحصائية لغرض التقدير، وبمجرد أن يتم إعطاء الصورة، يتم تنفيذ خوارزمية فيولا -جونز على الصورة التي تعطي عدد الوجوه على تلك الصورة، ثم العينة العشوائية البسيطة هي الاختيار وفقا لحالة محددة مسبقا وهي حجم المستطيل الأخير الذي يحيط بالوجه على تلك الصورة. وتظهر النتيجة أن الطريقة الإحصائية المقترحة تعطي نتيجة جيدة بحدود (98 %) من خلال تقدير أقرب عدد صحيح لحشد من الأشخاص من تقنية الكشف عن الوجه باستخدام الطرق التقليدية كــــــ (فيولا جونز) عندما تستخدم وحدها والتي تعطي بحدود (90 %) كمعدل للكشف عن الوجه.

In this paper, face detection based on statistical method has been implemented to get accurately estimation to the crowd counting from an individual image. Random sample is used as statistical method to the estimation purpose. Once the image is given, Viola – Jones algorithm is implemented on the image and it give the number of faces on that image, then simple random sample is choose according to predefined condition which is the value of the last bounding rectangle box that surrounding the face on that image. The results show that proposed statistical method gives good result about (98%) by estimating the nearest true number of the crowd people than the standard face detection(Viola-Jones) technique when it used alone which give about 90% detection rate.

ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة