The very first step in many facial

The very first step in many facial analysis systems
is face detection. Though face detection has been studied for
many years, there is not still a benchmark public database to
be widely accepted among researchers for which both color
and depth information are obtained by the same sensor. Most
of the available 3d databases have already automatically or
manually detected the face images and they are therefore
mostly used for face recognition not detection. This paper
purposes an RGB-D database containing 1581 images (and
their depth counterparts) taken from 31 persons in 17 different
poses and facial expressions using a Kinect device. The faces in
the images are not extracted neither in the RGB images nor in
the depth hereof, therefore they can be used for both detection
and recognition. The proposed database has been used in a face
detection algorithm which is based on the depth information
of the images. The challenges and merits of the database have
been highlighted through experimental results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนแรกในหลายระบบการวิเคราะห์ผิวหน้า
คือการตรวจหาใบหน้า แม้ว่าการตรวจหาใบหน้าได้รับการศึกษาเป็นเวลาหลายปี
มีไม่ยังคงเป็นฐานข้อมูลมาตรฐานเพื่อประชาชน
ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในหมู่นักวิจัยที่
ทั้งสีและข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับผ่านเซ็นเซอร์เดียวกัน
ที่สุดของฐานข้อมูล 3 มิติที่มีอยู่มีอยู่แล้วโดยอัตโนมัติหรือ
ตรวจพบด้วยตนเองภาพใบหน้าและพวกเขาจึง
ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการจดจำใบหน้าไม่ได้รับการตรวจสอบ กระดาษนี้
วัตถุประสงค์ฐานข้อมูล RGB-d ที่มี 1,581 ภาพ (และ
รือความลึกของพวกเขา) นำมาจาก 31 คนใน 17
ที่แตกต่างกัน poses และการแสดงออกทางสีหน้าใช้อุปกรณ์ Kinect ใบหน้าในภาพ
ไม่ได้สกัดไม่อยู่ในภาพ RGB หรือใน
ลึกข้อตกลงฉบับนี้ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถนำมาใช้สำหรับการตรวจสอบทั้งสอง
และการรับรู้ ฐานข้อมูลที่นำเสนอมีการใช้ในขั้นตอนวิธีการตรวจจับใบหน้า
ซึ่งอยู่บนพื้นฐาน
ข้อมูลความลึกของภาพ ความท้าทายและประโยชน์ของฐานข้อมูลได้รับ
เน้นผ่านผลการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนแรกในระบบวิเคราะห์ใบหน้าหลาย
จะตรวจจับใบหน้า แม้ว่าการตรวจจับใบหน้ามีการศึกษา
หลายปี มีไม่ยังฐานข้อมูลสาธารณะมาตรฐานการ
เป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวางในหมู่นักวิจัยซึ่งทั้งสองสี
และความลึกของข้อมูลจะได้รับ โดยการเซ็นเซอร์เดียวกัน สุด
ของฐานข้อมูล 3 มิติมีอยู่แล้วโดยอัตโนมัติ หรือ
ด้วยตนเองตรวจพบภาพใบหน้าแล้วพวกเขาจะดัง
ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการรู้จำใบหน้าตรวจจับไม่ กระดาษนี้
เอนกประสงค์เป็นฐานข้อมูล RGB-D ประกอบด้วยรูป 1581 (และ
ปราบปรามลึก) มาจากคนอื่น 17 31
โพสท่าและหน้านิพจน์ที่ใช้อุปกรณ์ Kinect หน้าใน
ภาพที่สกัดไม่ใช่ ในรูปแบบ RGB หรือใน
ลึก hereof ดังนั้น พวกเขาสามารถใช้สำหรับการตรวจหาทั้ง
และการรับรู้ได้ มีการใช้ฐานข้อมูลที่นำเสนอในใบหน้า
อัลกอริทึมการตรวจจับซึ่งยึดตามข้อมูลความลึก
รูปด้วย มีความท้าทายและข้อดีของฐานข้อมูล
การเน้นถึงผลการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนแรกเป็นอย่างมากที่ในระบบการวิเคราะห์บนใบหน้าจำนวนมาก
ซึ่งจะช่วยเป็นการตรวจจับใบหน้า แม้ว่าการตรวจจับใบหน้าได้รับการศึกษาสำหรับ
ปีจำนวนมากไม่มียังวัดสาธารณะฐานข้อมูลเพื่อ
ซึ่งจะช่วยให้ได้รับการพิจารณาอย่างกว้างขวางได้รับการยอมรับในหมู่นักวิจัยที่สี
ซึ่งจะช่วยและข้อมูลเชิงลึกทั้งสองจะได้รับโดยเซ็นเซอร์เหมือนกัน
ซึ่งจะช่วยมากที่สุดของฐานข้อมูล 3 D จัดให้บริการได้โดยอัตโนมัติหรือแล้ว
ด้วยตนเองตรวจพบ ภาพ ใบหน้าและพวกเขาจะใช้สำหรับการจำแนกใบหน้าไม่ได้การตรวจจับดังนั้น
ส่วนใหญ่ ฐานข้อมูลกระดาษ
วัตถุประสงค์ที่ RGB - D 1581 นี้ประกอบด้วย ภาพ (และ
กับความลึก)นำมาจาก 31 คนใน 17 แตกต่าง
ก่อให้เกิดและใบหน้าสำนวนโดยใช้อุปกรณ์ kinect ที่ หันหน้าเข้าหาที่อยู่ใน ภาพ
ซึ่งจะช่วยไม่ได้ถูกแยกออกมาไม่ได้อยู่ใน ภาพ RGB หรือในให้ความลึก
ซึ่งจะช่วยได้ดังนั้นพวกเขาสามารถใช้สำหรับการตรวจจับ
และการยอมรับทั้งสอง ฐานข้อมูลที่เสนอให้มีการใช้ในอัลกอริธึมหันหน้าเข้าหา
ซึ่งจะช่วยการตรวจจับซึ่งอยู่บนพื้นฐานข้อมูลความลึกของ ภาพ ที่
ซึ่งจะช่วยได้ อุทิศส่วนกุศลและความท้าทายของฐานข้อมูลออกได้
การที่ถูกไฮไลท์ให้เด่นชัดขึ้นด้วยผลการทดลอง