Enhancing Safety and Security: Face Tracking and Detection in Dehazed Video Frames Using KLT and Viola-Jones Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In the context of safety and security, the ability to track and identify faces in hazy conditions presents a significant challenge.The deleterious effects of haze on video quality, such as the diminution of detail, reduction in contrast, distortion of color, and complications in depth estimation, impede effective facial recognition.Additionally, the complexity of live video tracking is exacerbated by factors such as occlusion, positional variations, and lighting changes.Despite these challenges, video sequences offer an abundance of information, surpassing static images in terms of potential data extraction.In this study, a dual approach strategy is employed to detect and track faces in hazy conditions.The Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm, celebrated for its adept feature tracking capabilities, is deployed to execute face tracking.The effectiveness of this algorithm lies in its ability to accurately trace points across successive image frames, a crucial aspect of reliable face tracking.Concurrently, the Viola-Jones algorithm is utilized for face detection.The algorithm harnesses Haar-like features to efficiently discern faces in real-time, effectively overcoming the challenge of identifying faces within video frames.To further enhance the quality of the video, the dark channel prior (DCP) image dehazing technique is employed.This technique improves visibility by increasing contrast and color saturation, whilst concurrently identifying and eliminating air haze from the video frames.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».