การพัฒนาระบบตรวจจับใบหน้าแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการตรวจจับ ลักษณะเด่นแบบฮาไลค์
คำสำคัญ:
เรียลไทม์, ตรวจจับใบหน้า, ฮาไลค์บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการพัฒนาระบบตรวจจับใบหน้าแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการตรวจจับลักษณะเด่นแบบฮาไลค์ มีแบบจำลองพัฒนาขึ้นโดยระบบรู้จำใบหน้าเป็นหนึ่งในวิธีการพิสูจน์ ยืนยันตัวตน บุคคล โดยใช้คุณลักษณะจำเพาะทางสรีระ ซึ่งจะนำสรีระและส่วนต่างๆ ของใบหน้าจาก ภาพถ่าย ดิจิทัลหรือภาพจากกล้อง ดิจิทัลวีดีโอมาประมวลผล ด้วยการแปลงให้อยู่ในรูปของแม่แบบ และนำไปเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลใบหน้าที่มีเพื่อหาบุคคลในฐานข้อมูลที่มีหน้าตาคล้ายกับภาพที่นำมาเปรียบเทียบมากที่สุด และแสดงผลเป็นใบหน้านั้นออกมา โดยมีกระบวนการการเก็บรวบรวมข้อมูล การตรวจจับเฉพาะใบหน้า การหาฟีเจอร์ของใบหน้าด้วยการเทรนนิ่ง เช่น ตา คิ้ว ปาก เป็นต้น การพัฒนาแบบจำลองและการทดสอบแบบจำลองประกอบด้วยภาพข้อมูลใบหน้า 100 ภาพ และภาพที่ไม่ใช่ใบหน้า 100 ภาพ จากการทดลองการตรวจจับเฉพาะใบหน้าได้ข้อมูลความถูกต้อง 91.00 เปอร์เซ็นต์ และผลการทดสอบความถูกต้องของการนำแบบจำลองมาประยุกต์ใช้จริงกับใบหน้าที่ทดลองผลลัพธ์ค่าความถูกต้องอยู่ที่ 78.00 เปอร์เซ็นต์
References
Adao Nongvee, Bunchai Sae-sio, and Suparatchai Vorarat. (2021). The Application of Face Recognition Technology for Recording Time in - out of Employees. Journal of Technology Management Rajabhat Maha Sarakham University, 8(1), 99-113. https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/itm-journal/article/download/243844/165716/855199
Griangsak Tripraping, Phakphat Na-udom and Pichayanat Kongchai. (2021). Attendance monitoring system withface recognition technologies. Journal of Science and Technology, Ubon Ratchathani University, 20(2), 92-105. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/sci_ubu/issue/view/13780
Janya Sainui, Nantika Jankaew and Husnanee U-seng. (2021). A prototype ofseminar registration system using face authentication. Journal of Roi Et Rajabhat University, 7(2), 40-50. https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/project-journal/article/view/245081/166604
Phubodi Siwawong, Wisut Sateangkhan, and Titipong Sathiramethakul. (16 July 2018). The system that verifies and confirms a person's identity using facial recognition on Android. SciMath. http://eng.kps.ku.ac.th/dblibv2/fileupload/
project_IdDoc209_IdPro595.pdf
Ruslee Sutthaweekul and Vilaiwan Salee. (2011). Face Detection based-on Haar-like Features. SWU Engineering Journal, 6(2), 34-43. https://ejournals.swu.ac.th/index.php/SwuENGj/article/view/2306/2348
Thanadol Jandee and Keerasak Paya. (2022). The Development of a Real-Time Facial Recognition System Using the Haar-like Feature-Based Detection Technique. [Unpublished doctoral or master or bachelor’s thesis]. KamphaengPhet Rajabhat University.
T. Mita, T. Kaneko and O. Hori (2005). Joint Haar-like features for face detection. IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/document/1544911
Tolba, A. S., El-Baz, A. H., & El-Harby, A. A. (2005). Face recognition: a literature review. International Journal of Signal Processing, 2(2), 88-103. https://www.researchgate.net/publication/ 233864740_Face_Recognition_A_Literature_Review
Viola, P., & Jones, M. J. (2004). Robust real-time face detection. International Journal of Computer Vision, 57, 137-154. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000013087.49260.fb
