Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/25109
Title: | การตรวจจับดวงตาของผู้ปิดหน้ากากสำหรับป้องกันการติดเชื้อจากภาพถ่ายในหลายมุมมอง |
Other Titles: | Eye detection under occlusion by facial masks in various directions |
Advisor : | ฑีฆพันธุ์ เจริญพงษ์ |
Authors: | ชัชญาดา สมารักษ์ |
Keywords: | โครงข่ายประสาทเทียม ใบหน้าที่ถูกปิดบัง การตรวจจับดวงตา |
Issue Date: | 2564 |
Publisher: | ภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ |
Abstract(TH): | โครงงานวิศวกรรมนี้นำเสนอวิธีการตรวจจับดวงตาของผู้ปิดหน้ากากสำหรับป้องกันการติดเชื้อจาก ภาพถ่ายในมุมมองต่าง ๆ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาขั้นตอนการตรวจจับใบหน้าที่ปิดบังด้วยหน้ากาก ให้สามารถตรวจจับใบหน้าได้จากทิศทางต่าง ๆ ซึ่งทำได้ด้วยการเพิ่มส่วนการตรวจจับดวงตาถัดจากการรับภาพใบหน้าลงในกระบวนการตรวจจับใบหน้า ในการทดลองนี้ผู้ทำวิจัยได้ให้ความสนใจกับขั้นตอนของการตรวจจับดวงตา นั่นคือการตรวจจับบริเวณดวงตาของข้อมูลภาพด้วยอัลกอริทึม Haar-Cascade ซึ่งวิธีการนี้จะสามารถบ่งบอกทิศทางของภาพใบหน้าได้โดยจะให้ผลลัพธ์ 3 แบบ ได้แก่ หน้าตรง, หน้าข้างซ้าย และหน้าข้างขวา โดยผลการทดลองดังกล่าวพบว่า ความแม่นยำในการตรวจจับดวงตาจากภาพหน้าตรงมีค่าความถูกต้องที่ 83.33% ความแม่นยำในการตรวจจับดวงตาจากภาพหน้าข้างมีค่าความถูกต้องที่ 6.25% ซึ่งเป็นผลการทดลองที่ยอมรับได้ แต่ยังคงต้องมีการเพิ่มชุดข้อมูลเพื่อให้ได้ค่าประสิทธิภาพที่ดีขึ้น |
Abstract: | This engineering project presents the Eye detection under occlusion by facial masks in various directions. The objective of this project is to develop face detection process for general facial mask detections. This research proposed a face detection method by adding an eye detection process next to an input of the whole facial mask detection process. In this research the researcher focused on the eye detection process that based on a Haar-Cascade algorithm, this method can determine the direction of the face, there are 3 types of the result: Front face, Left side and Right side. The result shows that the accuracy of an eye detection from front-face images is 83.33% and the accuracy of an eye detection from side-face images is 6.25% The accuracy of a method from the results is acceptable but still requires more dataset to make sure the accuracy of the proposed method would change in the better way. |
URI: | https://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/25109 |
Appears in Collections: | BioEng-Senior Projects |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Eng_Chadchayada_S.pdf Restricted Access | 16.66 MB | View/Open Request a copy |
Items in SWU repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.