| Русский Русский | English English |
   
Главная Current Issue
29 | 03 | 2024
10.14489/vkit.2022.05.pp.013-017

DOI: 10.14489/vkit.2022.05.pp.013-017

Соболев Р. Н., Хныкин А. В.
РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ФОТОФИКСАЦИИ
(с. 13-17)

Аннотация. Приведена оценка результатов работы комбинированного алгоритма, сочетающиго метод обнаружения кисти руки на изображении и метод нахождения телефона. Рассмотрены вопросы использования методов обнаружения кисти руки на изображении, а также методы поиска прямоугольных областей. Нахождение на изображении кисти руки позволяет сузить область поиска телефона. Для этого определяются границы прямоугольной области поиска, координаты которой зависят от координат ключевых точек кисти руки. Это позволяет повысить точность детектирования телефона в кадре. Проведено сравнение точности и скорости работы предложенного комбинированного алгоритма с существующими. Оценка показала, что использование комбинированного алгоритма позволяет повысить точность детектирования телефона с небольшой потерей скорости работы обработки всего кадра.

Ключевые слова:  детектирование объекта на изображении; распознавание ладони; комбинация алгоритмов.

 

Sobolev R. N., Khnykin A. V.
IMPLEMENTATION OF ALGORITHM FOR DETECTION OF PHOTOFIXATION
(pp. 13-17)

Abstract. One of the risks of information security of companies is the risk of information leakage through the screen photography. Often this happens using a mobile device. In view of this, it is worth the task of automated detection of this fact of violation of the security protocol. Classically, the phone search method in the frame is to consistently study the entire frame area. However, the specifics of the phone search in this task lies in the partial overlap of the brush with a brush, which makes the phone to be small among other background objects in the frame. Therefore, a combined algorithm is proposed, combining both the hand detection method, and the method of finding the phone. Issues of using hand detection methods are given in the image, as well as methods for finding rectangular areas. Finding on the image of the hand allows you to narrow the search area of the phone. For this, the boundaries of the rectangular search area, the coordinates of which depend on the coordinates of the keypoints of the hand are determined. Further phone search is made only in this area. This allows to increase the accuracy of the detection of the phone in the frame. The article provides an assessment of the results of the proposed algorithm. To do this, a comparison of the accuracy and speed of the proposed combined algorithm with existing ones. The results of the comparison are reduced to the table. The assessment showed that the use of a combined algorithm allows to improve the accuracy of the detection of the phone with a small loss of speed of processing of the entire frame.

Keywords: Object detection in the image; Palm recognition; Combination of algorithm.

Рус

Р. Н. Соболев, А. В. Хныкин (Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

R. N. Sobolev, A. V. Khnykin (Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Mediapipe: A Framework for Building Perception Pipelines / C. Lugaresi, J. Tang, H. Nash et al. 2019.
2. Feature Pyramid Networks for Object Detection / T. Y. Lin, P. Dollár, R. Girshick et al. // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 11 – 14 Dec. 2020. Chengdu, China. Р. 2117  2125.
3. Hand Keypoint Detection in Single Images Using Multiview Bootstrapping / T. Simon et al. // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.21 – 26 July 2017. Honolulu, HI, USA. Р. 1145  1153.
4. Viola P., Jones M. J. Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features // IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Kauai, Hawaii, USA, 2001. 518 p.
5. Lahiani H., Kherallah M., Neji M. Hand Pose Estimation System Based on Viola–Jones Algorithm for Android Devices // 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA). IEEE. 29 Nov. – 2 Dec. 2016. Agadir, Morocco, Р. 1  6.

Eng

1. Lugaresi C., Tang J., Nash H. et al. (2019). Mediapipe: A Framework for Building Perception Pipelines.
2. Lin T. Y., Dollár P., Girshick R. et al. (2017). Feature Pyramid Networks for Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2117  2125.
3. Simon T. et al. (2017). Hand Keypoint Detection in Single Images Using Multiview Bootstrapping. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1145  1153.
4. Viola P., Jones M. J. (2001). Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Hawaii.
5. Lahiani H., Kherallah M., Neji M. (2016). Hand Pose Estimation System Based on Viola–Jones Algorithm for Android Devices. 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA), pp. 1 – 6. IEEE.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2022.05.pp.013-017

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2022.05.pp.013-017

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования