High-ISO long-exposure image denoising based on quantitative blob characterization

Blob detection and image denoising are fundamental, sometimes related tasks in computer vision. In this paper, we present a computational method to quantitatively measure blob characteristics using normalized unilateral second-order Gaussian kernels. This method suppresses non-blob structures while yielding a quantitative measurement of the position, prominence and scale of blobs, which can facilitate the tasks of blob reconstruction and blob reduction. Subsequently, we propose a denoising scheme to address high-ISO long-exposure noise, which sometimes spatially shows a blob appearance, employing a blob reduction procedure as a cheap preprocessing for conventional denoising methods. We apply the proposed denoising methods to real-world noisy images as well as standard images that are corrupted by real noise. The experimental results demonstrate the superiority of the proposed methods over state-of-the-art denoising methods

Sistema de reconocimiento facial basado en los algoritmos Haar Cascade, DeepFace Y Luxand FaceSDK

La formulación del problema que se planteó en la investigación es ¿Cuál es el efecto del uso de un Sistema de Reconocimiento Facial basado en los algoritmos Haar Cascade, Deepface y Luxand FaceSDK? El objetivo del presente informe de investigación es determinar el efecto del uso de un sistema de reconocimiento facial basado en algoritmos Haar Cascade, DeepFace y Luxand FaceSDK en sus dimensiones como tiempo, precisión y recursos. Propiamente en base a los instrumentos planteados. La investigación planteada fue de tipo aplicada, de un enfoque cuantitativo y de tipo diseño pre-experimental. La variable efecto del uso del sistema de reconocimiento facial basado en los algoritmos Haar Cascade, DeepFace y Luxand FaceSDK (Aquino, Lepage y Rivera, 2019).Para la presente investigación se aplicó una población de 50 personas y una muestra de 20 personas de ambos sexos de diferentes condiciones y lugares ya que se eligió por conveniencia, y los instrumentos que se aplicarán son ficha de registro y administrador de tareas propiamente del Sistema Operativo Windows a fin de medir los indicadores. Los resultados de la investigación fueron satisfactorios consiguiendo mejorar en los distintos indicadores, el coeficiente de significancia fue de 0.01 menor a 0.05. Asimismo, se recomendó desarrollar futuros sistemas de investigación con funcionalidades de sensor de movimiento para clases virtuales