Face Detection in Camera Image on a Mobile Phone

Tato práce se zabývá detekcí obličejů na mobilních telefonech. Konkrétně se zaměřuje na platformu Windows Mobile. Úvod je tedy věnován tomuto operačnímu systému a možnostem práce s kamerou. Další část textu je věnována obecné problematice detekce obličeje v obraze s ohledem na slabý výkon cílových zařízení. Součástí práce je také popis získávání obrazu z kamery pomocí multimediálního frameworku DirectShow a tvorba vlastního transformačního filtru pro detekci obličeje. V závěru jsou shrnuty dosažené výsledky formou testů na několika mobilních zařízení a také jsou zmíněna všechna úskalí, která obnáší vývoj aplikací pro Windows Mobile.This thesis deals with a face detection on mobile phones. It especially focuses on Windows Mobile platform. The introduction is therefore devoted to this operating system and alternatives of working with the camera. The next part of the text refers to general problems of the face detection in the image considering the weak performance of the target device. Another part of this thesis is a description of the acquisition of images from the camera using DirectShow multimedia framework and creation of a custom transformation filter for the face detection. Achieved results are summarized in the conclusion. It takes a form of tests examining different mobile devices. All difficulties arising during Windows Mobile developing are also mentioned.

Face Detection

Táto bakalárska práca obsahuje prehľad súčasných metód detekcie tvárí pomocou klasifikátorov. Obsahuje tiež popis tvorby systému na detekovanie tvárí. V prvej časti sú popísané rôzne metódy na trénovanie klasifikátorov. V druhej sa nachádza analýza, ktorá predchádzala tvorbe systému zameraného na čiernobiele snímky. Implementovaný systém využíva algoritmus WaldBoost a Haarove príznaky. Vo videosekvenciach je možné využiť časticový filter.This bachelor thesis contains overview of actual face detection methods using classifier. It also contains description of creating system for face detection. There are described different methods for classifier training in first part. There is analysis, which preceded creation of system focused on black-and-white picture, in second part. Implemented system is using WaldBoost algorithm and Haar features. There is option to use particle filter in video.

Text Localization and Extraction in Natural Scene Images

Content based image analysis methods are receiving more attention in recent time due to increase in use of image capturing devices. Among all contents in images, text data finds wide applications such as license plate reading, mobile text recognition and so on. The Text Information Extraction (TIE) is a process of extraction of text from images which consists of four stages: detection, localization, extraction and recognition. Text detection and localization plays important role in system’s performance. The existing methods for detection and localization, region based and connected component based, have some limitations due difference in size, style, orientation etc. To overcome the limitations, a hybrid approach is proposed to detect and localize text in natural scene images. This approach includes steps: pre-processing connected component analysis, text extraction. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.15021

Face Detector For Android Platform

Tato diplomová práce se zabývá tématikou detekce obličejů na mobilních telefonech s operačním systémem Android. V rámci úvodu do problematiky jsou popsány některé algoritmy určené pro detekci vzorů v obraze, stejně jako různé techniky získávání příznaků. Jsou zde popsána specifika vývoje pro Android včetně popisu základních vývojových nástrojů. Po seznámení s architekturou SIMD jednotek je vypracován návrh aplikace, podle kterého je následně probíhá implementace. Nakonec jsou provedeny výkonnové testy, jejichž výsledky jsou shrnuty v závěru práce.This master's thesis deals with face detection on mobile phones with Android OS. The introduction describes some algorithms used for pattern detection from image, as well as various techniques of features extracting. After that Android platform development specifics, including basic description of development tools, are described. Architecture of SIMD is introduced in next part of this work. After acquiring basic knowleage analysis and implementation of final app are descrited. Performance tests are conducted whose results are summarized in the conclusion.

Evaluation of Object Detection in Image

Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout způsob vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze. Výsledkem této práce bylo vytvořit program, který na vhodném příkladu provede vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů a intuitivně zobrazí výsledek uživateli. Úkolem bylo navrhnout vhodné experimenty a datový set pro ověření správnosti vyhodnocení. Součástí práce bylo nalézt optimální parametry detektoru pro detekci obličejů a optimální předzpracování fotografie před detekcí obličejů.The main goal of this bachelor's thesis was to propose the evaluation method of object detection. Result of this work was to create a program which performs the evaluation of object detection on suitable data sample and intuitively displays result to user. The task was to propose suitable experiments and dataset for proving correctness of evaluation. Part of this work was to find optimal parameters for face detection and optimal photo preprocessing before the face detection.