ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Comparison between RHIS Method and Edge Detection by Applying the Face Detection Application in Color Image

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Al Azawi, Sundos Abd Alameer Hameed (Author)
مؤلفين آخرين: Hassan, Rawsam A. (co-Auth)
المجلد/العدد: ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 131 - 142
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 425702
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث، تم استخدام خوارزمية (نمو المنطقة) Region Growing بالاعتماد على المعلومات اللونية لتقطيع صور ملونة، اسم الطريقة RHIS (تجزئة المناطق باستخدام النظام اللوني HIS). إن النتائج المستحصلة من التجزئة والتي هي عبارة عن أجسام (أشياء) سوف تخضع للتطبيق الذي تم اختياره وهو اكتشاف الوجه (من تلك الأجسام) واستخلاص مميزات الوجه (العينان، الأنف، الفم). كل الخطوات الثانوية في هذا العمل تتضمن الخوارزميات والطرق المعتادة في معالجة الصور، سوف نحتاج إليها للحصول على أفضل بيانات صورية (بعد التجزئة) لإكمال عملية اكتشاف واستخلاص خصائص (مميزات) الوجه. لتقييم أداء نتائج التجزئة باستخدام نظام الـــــــــــ RHIS في استخلاص خصائص الوجه، سوف نستخدم تقنية تقليدية كأحد طرق التقطيع وهي طريقة اكتشاف الحواف، لذا فان مؤثر سوبل Sobel سيطبق على مجموعة الصور الملونة لوجه الأنسان.

This research uses Region Growing Algorithm based on the color information segment the color image, the Segmented method is “Region Segmentation using HIS color space” (RHIS) applied on the face detection and facial feature extraction application, in this application the feature-based approach explained above is selected. All of these steps are included in this work, the algorithms and methods processing are needed to obtain a better-input data for facial feature segmentation and extraction explained in this paper. To illustrate the performance of the RHIS system in the Facial Feature Extraction application, the traditional segmentation technique that is edge detection is used, so Sobel Operator has been implemented on a set of the color images with human face.

وصف العنصر: أصل المقال منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1812-0380