894 resultados para Face.


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This chapter describes an experimental system for the recognition of human faces from surveillance video. In surveillance applications, the system must be robust to changes in illumination, scale, pose and expression. The system must also be able to perform detection and recognition rapidly in real time. Our system detects faces using the Viola-Jones face detector, then extracts local features to build a shape-based feature vector. The feature vector is constructed from ratios of lengths and differences in tangents of angles, so as to be robust to changes in scale and rotations in-plane and out-of-plane. Consideration was given to improving the performance and accuracy of both the detection and recognition steps.

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Aim: To determine whether the use of an online or blended learning paradigm has the potential to enhance the teaching of clinical skills in undergraduate nursing.

Background: The need to adequately support and develop students in clinical skills is now arguably more important than previously considered due to reductions in practice opportunities. Online and blended teaching methods are being developed to try and meet this requirement, but knowledge about their effectiveness in teaching clinical skills is limited.

Design: Mixed methods systematic review, which follows the Joanna Briggs Institute User guide version 5.

Data Sources: Computerized searches of five databases were undertaken for the period 1995-August 2013.

Review Methods: Critical appraisal and data extraction were undertaken using Joanna Briggs Institute tools for experimental/observational studies and interpretative and critical research. A narrative synthesis was used to report results.

Results: Nineteen published papers were identified. Seventeen papers reported on online approaches and only two papers reported on a blended approach. The synthesis of findings focused on the following four areas: performance/clinical skill, knowledge, self-efficacy/clinical confidence and user experience/satisfaction. The e-learning interventions used varied throughout all the studies.

Conclusion: The available evidence suggests that online learning for teaching clinical skills is no less effective than traditional means. Highlighted by this review is the lack of available evidence on the implementation of a blended learning approach to teaching clinical skills in undergraduate nurse education. Further research is required to assess the effectiveness of this teaching methodology.

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Recent work suggests that the human ear varies significantly between different subjects and can be used for identification. In principle, therefore, using ears in addition to the face within a recognition system could improve accuracy and robustness, particularly for non-frontal views. The paper describes work that investigates this hypothesis using an approach based on the construction of a 3D morphable model of the head and ear. One issue with creating a model that includes the ear is that existing training datasets contain noise and partial occlusion. Rather than exclude these regions manually, a classifier has been developed which automates this process. When combined with a robust registration algorithm the resulting system enables full head morphable models to be constructed efficiently using less constrained datasets. The algorithm has been evaluated using registration consistency, model coverage and minimalism metrics, which together demonstrate the accuracy of the approach. To make it easier to build on this work, the source code has been made available online.

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This paper presents a novel method of audio-visual fusion for person identification where both the speech and facial modalities may be corrupted, and there is a lack of prior knowledge about the corruption. Furthermore, we assume there is a limited amount of training data for each modality (e.g., a short training speech segment and a single training facial image for each person). A new representation and a modified cosine similarity are introduced for combining and comparing bimodal features with limited training data as well as vastly differing data rates and feature sizes. Optimal feature selection and multicondition training are used to reduce the mismatch between training and testing, thereby making the system robust to unknown bimodal corruption. Experiments have been carried out on a bimodal data set created from the SPIDRE and AR databases with variable noise corruption of speech and occlusion in the face images. The new method has demonstrated improved recognition accuracy.

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The Muslim Brotherhood is the most significant and enduring Sunni Islamist organization of the contemporary era. Its roots lie in the Middle East but it has grown into both a local and global movement, with its well-placed branches reacting effectively to take the opportunities for power and electoral competition offered by the Arab Spring.

Regarded by some as a force of moderation among Islamists, and by others as a façade hiding a terrorist fundamentalist threat, the potential influence of the Muslim Brotherhood on Middle Eastern politics remains ambiguous.The Muslim Brotherhood: The Arab Spring and its Future Face provides an essential insight into the organisation, with chapters devoted to specific cases where the Brotherhood has important impacts on society, the state and politics. Key themes associated with the Brotherhood, such as democracy, equality, pan-Islamism, radicalism, reform, the Palestine issue and gender, are assessed to reveal an evolutionary trend within the movement since its founding in Egypt in 1928 to its manifestation as the largest Sunni Islamist movement in the Middle East in the 21st century. The book addresses the possible future of the Muslim Brotherhood; whether it can surprise sceptics and effectively accommodate democracy and secular trends, and how its ascension to power through the ballot box might influence Western policy debates on their engagement with this manifestation of political Islam.

Drawing on a wide range of sources, this book presents a comprehensive study of a newly resurgent movement and is a valuable resource for students, scholars and policy makers focused on Middle Eastern Politics.

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This piece of writing is an excerpt from a keynote talk given at the Symposium on Artistic Research in Borås, Sweden, on 28 November 2014.

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In this paper, we introduce a novel approach to face recognition which simultaneously tackles three combined challenges: 1) uneven illumination; 2) partial occlusion; and 3) limited training data. The new approach performs lighting normalization, occlusion de-emphasis and finally face recognition, based on finding the largest matching area (LMA) at each point on the face, as opposed to traditional fixed-size local area-based approaches. Robustness is achieved with novel approaches for feature extraction, LMA-based face image comparison and unseen data modeling. On the extended YaleB and AR face databases for face identification, our method using only a single training image per person, outperforms other methods using a single training image, and matches or exceeds methods which require multiple training images. On the labeled faces in the wild face verification database, our method outperforms comparable unsupervised methods. We also show that the new method performs competitively even when the training images are corrupted.

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With the rapid development of internet-of-things (IoT), face scrambling has been proposed for privacy protection during IoT-targeted image/video distribution. Consequently in these IoT applications, biometric verification needs to be carried out in the scrambled domain, presenting significant challenges in face recognition. Since face models become chaotic signals after scrambling/encryption, a typical solution is to utilize traditional data-driven face recognition algorithms. While chaotic pattern recognition is still a challenging task, in this paper we propose a new ensemble approach – Many-Kernel Random Discriminant Analysis (MK-RDA) to discover discriminative patterns from chaotic signals. We also incorporate a salience-aware strategy into the proposed ensemble method to handle chaotic facial patterns in the scrambled domain, where random selections of features are made on semantic components via salience modelling. In our experiments, the proposed MK-RDA was tested rigorously on three human face datasets: the ORL face dataset, the PIE face dataset and the PUBFIG wild face dataset. The experimental results successfully demonstrate that the proposed scheme can effectively handle chaotic signals and significantly improve the recognition accuracy, making our method a promising candidate for secure biometric verification in emerging IoT applications.

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O aquecimento do sistema climático é inequívoco e a influência humana é clara. A continuação da emissão de gases com efeito de estufa irá potenciar os impactes das alterações climáticas, representando um compromisso futuro que se perpetuará por vários séculos. As alterações climáticas não proporcionam uma experiência sensorial direta, embora as variações de temperatura e de precipitação e os extremos climáticos de vários tipos poderem ser experienciados. O cidadão comum não se apercebe do que está a acontecer, a menos que ocorram mudanças significativas, no estado normal do tempo para uma determinada época, na região do mundo onde ele vive. Mesmo para os especialistas, o problema só é cognoscível através de uma vasta rede científica, técnica e institucional. O conhecimento, é portanto, transmitido ao público em geral maioritariamente através de representações dos media sobre o discurso produzido pela comunidade científica. O principal objetivo deste trabalho é averiguar a interligação entre o discurso científico, o discurso mediático e as perceções da população portuguesa na temática das alterações climáticas. A metodologia utilizada, para a prossecução do objetivo, num trabalho que cruza o domínio científico da engenharia do ambiente com o das ciências sociais, encontra-se dividida em 3 fases principais: (1) Uma primeira fase onde se realiza uma análise ao discurso científico de produção nacional, com uma análise de conteúdo aos resumos dos artigos científicos, utilizando 884 resumos da base de dados Scopus de 1975 a 2013 com a palavra-chave ‘Climate Change’; (2) Uma segunda fase onde se analisa o conteúdo de notícias de meios de comunicação social portugueses, aplicando uma análise de conteúdo a 4340 notícias veiculadas por 4 órgãos de comunicação social (Correio da Manhã, Público, RTP e TSF) entre 2004 e 2013, utilizando os respetivos motores de busca online com a palavra-chave ‘Alterações Climáticas’; e, (3) uma terceira fase onde se compila a informação dos estudos existentes sobre a população portuguesa, utilizando os dados dos Eurobarómetros que incluem o tema das alterações climáticas de 1982 a 2014. Seguindo uma linha condutora que inclui o discurso científico, o discurso mediático e as perceções sociais, almejou-se uma abrangência do tema das alterações climáticas, investigando a existência do fenómeno e as respetivas causas, as consequências com a análise dos impactes e dos riscos associados a esses impactes e as soluções através de medidas de mitigação e de adaptação. Nos principais resultados emerge a evidência de que a intensidade de crescimento da produção científica nacional não se traduz num crescimento consistente dos índices de noticiabilidade dos órgãos de comunicação social e desde 2010 que o número de dias por ano, sem notícias sobre alterações climáticas, ultrapassa dos 50%. Em consequência, os níveis de informação da população portuguesa sobre as alterações climáticas são sistematicamente inferiores à média europeia. Em Portugal as taxas de pouco ou nulo conhecimento rondam os dois terços de inquiridos. Não obstante o seu caráter contínuo, para que as alterações climáticas se tornem alvo de interesse dos media é necessário que ocorram reuniões políticas, encontros científicos ou outros acontecimentos. A visibilidade alcançada pelos acontecimentos nacionais é muito fraca e os acontecimentos meteorológicos extremos, não são frequentemente relacionados com o fenómeno das alterações climáticas. No seio da comunidade científica portuguesa existe um claro consenso sobre a existência das alterações climáticas e das suas causas antropogénicas. No discurso mediático português não se verifica enviesamento da informação não sendo surpreendente os baixos níveis de ceticismo dos portugueses. A abordagem aos impactes das alterações climáticas, tanto no discurso científico como no discurso mediático, é robusta e em 2014, cerca de sete em dez portugueses afirma que as alterações climáticas são um problema muito sério. Contudo, Portugal apresenta a proporção mais baixa da Europa de respondentes que percepcionam as alterações climáticas como o problema mais grave que o mundo enfrenta. Para estes resultados poderá contribuir a baixa inclusão de termos relacionados com o risco, tanto no discurso científico como no mediático, não ultrapassando os 20%. Tanto o discurso científico como o discurso mediático não estão direcionados para as soluções (mencionando especificamente medidas de mitigação ou medidas de adaptação). A menção às medidas de mitigação e às medidas de adaptação não ultrapassam os 16% no discurso científico e apresentam valores ainda mais baixos no discurso mediático (13%). Em ambos os discursos existe uma clara preferência pela menção às medidas de adaptação em detrimento das medidas de mitigação. Com valores tão baixos na abordagem às soluções das alterações climáticas não surpreendem os também diminutos níveis de responsabilidade que a população portuguesa atribui a si própria no combate às alterações climáticas.