Automatic Face Composition selection using perception based
Keywords:
Face Recognition, Perception-based, Cartoon faceAbstract
This research presents experiment evaluation of algorithms to selecting the appropriate facial cartoon shapes for generating cartoon face by using only one photo without human decision. Each algorithm which has highest precision from selecting testing data compare with shapes selected by specialist who specialize in composing cartoon face. Form the experiment, the most accurate classifier and observation will consider as the most appropriate algorithm for selecting each facial component i.e. eye brow used CentroidVectorLength and Neural Net, eye used CrossVectorLength and Decision Tree, Face shape used CrossVectorLength and Decision Tree, mouth used CentroidVectorAngle and Decision Tree and nose used CentroidVectorLength and Decision Tree. Even system cannot replace into all automatic system but this work can be applied to various applications such as game, social media and entertainment business.
References
Pentland, A.P. & Turk, M.A. (1991). Face Recognition Using Eigenfaces. Proceedings 1991 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (586-591). Maui, USA.
Jalled, F. (2017). Face Recognition Machine Vision System Using Eigenfaces. New York, USA: Computer Research Repository.
Vijaya Santhi, S. & Vishnu Priya, R. (2016). PCA Based Face Sketch Synthesis using Eigen Transformation. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 5(3), 346-350.
Mehta, B.B. & Parmar, D.N. (2013). Face Recognition Methods & Applications. International Journal of Computer Technology & Applications, 4(1), 84-86.
Campadelli, P. & Lanzarotti, R. (2003). A face recognition system based on local feature characterization. In J. Kittler & M.S. Nixon (Eds), International Conference on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication (182-189). Guildford, UK.
Samal, D. & Starovoitov, V. (1999). A GEOMETRIC APPROACH TO FACE RECOGNITION. In A.E. Çetin, L. Akarun, A. Ertüzün, M.N. Gurcan, & Y. Yardimci (Eds). IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (NSIP'99). Turkey: University Printhouse.
Annadurai, S. & Saradha, A. (2005). A Hybrid Feature Extraction Approach for Face Recognition Systems. International Journal on Graphics Vision and image processing, 5, 23-30.
Kaliamoorthi, S. & Ramkumar. (2011). S. A Hybrid Approach to Face Recognition under Varying Illumination. International Journal of Computer Science & Engineering Technology, 1(3), 113-117.
Sucontphunt, T. (2014). 3D Artistic Face Transformation with Identity Preservation. In C. Christie & T.Y. Li (Eds), Proceeding of Smart Graphics LNCS (154-165). Taipei, Taiwan.
Sucontphunt, T. & Mahaisavariya, J. (2018). Automatic Cartoon Face Composition using Caricature Traits. In A. Campilho, F. Karray, & B.T.H. Romeny (Eds.), Proceeding of ICIAR 2018 Image Analysis and Recognition - LNCS (497-504). Porto, Portugal.
Sucontphunt, T. & Mahaisavariya, J. (2019). Automatic Face Composition selection using perception based. Proceeding of NSCIC 2019 The 4th Nation Science and Technology Conference (35-44). Songkla, Thailand.
Zhou, J., Tong, X., Liu, Z., Guo, B. (2016). 3D cartoon face generation by local deformation mapping. Visual Computer, 32(6-8), pp. 717–727.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
เนื้อหาและข้อมูลที่ปรากฏในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศถือเป็นความคิดเห็นส่วนบุคคลของผู้เขียนแต่ละท่าน ความผิดพลาดของข้อความและผลที่อาจเกิดจากนำข้อความเหล่านั้นไปใช้ผู้เขียนบทความจะเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียว บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักอักษรณ์จากวารสาร ก่อนเท่านั้น