Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomi
  • Svenska
  • English
  • Kirjaudu
Hakuohjeet
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Näytä viite 
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Haaga-Helia ammattikorkeakoulu
  • Julkaisut
  • Näytä viite
  •   Ammattikorkeakoulut
  • Haaga-Helia ammattikorkeakoulu
  • Julkaisut
  • Näytä viite

Comparisons of Facial Recognition Algorithms Through a Case Study Application

Dirin, Amir; Delbiaggio, Nicolas; Kauttonen, Janne (2020)

 
Avaa tiedosto
DirinADelbiaggioNKauttonenJComparisonsoffacial.pdf (1.291Mt)
Lataukset: 


Dirin, Amir
Delbiaggio, Nicolas
Kauttonen, Janne
Kassel Univ. Press
2020
doi:10.3991/ijim.v14i14.14997
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020100878392
Tiivistelmä
Computer visions and their applications have become important in contemporary life. Hence, researches on facial and object recognition have become increasingly important both from academicians and practitioners. Smart gadgets such as smartphones are nowadays capable of high processing power, memory capacity, along with high resolutions camera. Furthermore, the connectivity bandwidth and the speed of the interaction have significantly impacted the popularity of mobile object recognition applications. These developments in addition to computer vision’s algorithms advancement have transferred object’s recognitions from desktop environments to the mobile world. The aim of this paper to reveal the efficiency and accuracy of the existing open-source facial recognition algorithms in real-life settings. We use the following popular open-source algorithms for efficiency evaluations: Eigenfaces, Fisherfaces, Local Binary Pattern Histogram, the deep convolutional neural network algorithm, and OpenFace. The evaluations of the test cases indicate that among the compared facial recognition algorithms the OpenFace algorithm has the highest accuracy to identify faces. The findings of this study help the practitioner on their decision of the algorithm selections and the academician on how to improve the accuracy of the current algorithms even further.
Kokoelmat
  • Julkaisut
Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatKoulutusalatAsiasanatUusimmatKokoelmat

Henkilökunnalle

Ammattikorkeakoulujen opinnäytetyöt ja julkaisut
Yhteydenotto | Tietoa käyttöoikeuksista | Tietosuojailmoitus | Saavutettavuusseloste