การปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับใบหน้าภายใต้สภาวะแสงต่าง ๆ ด้วย YOLO และ Haar Cascade ร่วมกับ Canny Edge Detection
คำสำคัญ:
การตรวจจับใบหน้า, YOLO, Haar Cascade, Canny Edge Detection, สภาวะแสงแปรผันบทคัดย่อ
ปัญหาหลักของการตรวจจับใบหน้า คือ ความไม่เสถียรของประสิทธิภาพภายใต้สภาวะแสงที่แปรผัน โดยเฉพาะในสภาพแสงน้อย งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ปรับปรุงและเปรียบเทียบประสิทธิภาพ การตรวจจับใบหน้าภายใต้สภาวะแสงที่แตกต่างกัน (แสงมาก ปานกลาง และน้อย) โดยใช้การผสานเทคนิค YOLO Haar Cascade และ Canny Edge Detection ซึ่ง Canny ถูกใช้เป็น Pre-processing เพื่อเน้นโครงร่างของใบหน้าและลดผลกระทบจากแสงก่อนเข้าโมเดล การประเมินผลใช้เมตริกมาตรฐาน (accuracy precision และ recall) จากชุดข้อมูล 1,500 ภาพ ผลการทดลองพบว่า วิธี YOLO ร่วมกับ Canny Edge Detection (YOLO+Canny) ให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่าทุกวิธี โดยมี Accuracy เฉลี่ยสูงสุด (92.0%) ในสภาวะแสงปานกลาง และยังคงประสิทธิภาพสูงในแสงมาก (91.0%) และแสงน้อย (87.2%) นอกจากนี้ YOLO+Canny ยังใช้เวลาประมวลผลต่ำที่สุด (<0.2 วินาทีต่อภาพ) สรุปได้ว่า การผสาน YOLO และ Canny มีความทนทาน รวดเร็ว และแม่นยำสูงในการตรวจจับใบหน้าภายใต้สภาวะแสงที่แตกต่างกัน ซึ่งมีศักยภาพสูงในการประยุกต์ใช้ในงานจริง
เอกสารอ้างอิง
Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.10934
Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6), 679–698. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851
Hong, M., Cheng, S., Huang, H., Fan, H., & Liu, S. (2024). You only look around: Learning illumination-invariant feature for low-light object detection. arXiv:2410.18398. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.18398
Jobson, D. J., Rahman, Z., & Woodell, G. A. (1997). A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes. IEEE Transactions on Image Processing, 6, 965-976. https://doi.org/10.1109/83.597272
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386
Li, Y., & Deng, W. (2020). Deep face recognition: A survey. Neurocomputing, 429, 215–244. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.085
Lienhart, R., & Maydt, J. (2002). An extended set of Haar-like features for rapid object detection. In B. Mercer & L. Cotton (Eds.), Proceedings of the 2002 International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 900–903). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICIP.2002.1038171
Liu, Y., Li, S., Zhou, L., Liu, H., & Li, Z. (2025). Dark-YOLO: A low-light object detection algorithm integrating multiple attention mechanisms. Applied Sciences, 15(9), 5170. https://doi.org/10.3390/app15095170
Maini, R., & Aggarwal, H. (2009). Study and comparison of various image edge detection techniques. International Journal of Image Processing, 3(1), 1–11. https://www.cscjournals.org/manuscript/Journals/IJIP/Volume3/Issue1/IJIP-15.pdf
Mittal, P. (2024). A comprehensive survey of deep learning-based lightweight object detection models for edge devices. Artificial Intelligence Review, 57, 242. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10877-1
Pizer, S. M., Amburn, E. P., Austin, J. D., Cromartie, R., Geselowitz, A., Greer, T., Romeny, B. H., Zimmerman, J. B., & Zuiderveld, K. (1987). Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 39(3), 355–368. https://doi.org/10.1016/S0734-189X(87)80186-X
Powers, D. M. W. (2011). Evaluation: From precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation. arXiv:2010.16061. https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.16061
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 779–788). IEEE.
Sun, R., Lei, T., Chen, Q., Wang, Z., Du, X., Zhao, W., & Nandi, A. K. (2022). Survey of image edge detection. Frontiers in Signal Processing, 2, 826967. https://doi.org/10.3389/frsip.2022.826967
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Vol. 1, pp. I–I). IEEE.
Yisihak, H. M., & Li, L. (2024). Advanced face detection with YOLOv8: Implementation and integration into AI modules. Open Access Library Journal, 11(11), e12474. https://doi.org/10.4236/oalib.1112474
Zareiforoush, H., Minaei, S., Alizadeh, M. R., & Banakar, A. (2016). An intelligent system design for classification of milled rice grains using metaheuristic methods. Measurement, 90, 350–361. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2016.04.091
Zhang, C., & Zhang, Z. (2010). A survey of recent advances in face detection [Technical Report MSR-TR-2010-66]. Microsoft Research.
Zhang, K., Zhang, Z., Li, Z., & Qiao, Y. (2016). Joint face detection and alignment using multi-task cascaded convolutional networks. IEEE Signal Processing Letters, 23(10), 1499-1503. https://doi.org/10.1109/lsp.2016.2603342
Zhou, Z., Cao, Z., & Pi, Y. (2017). A robust face detection method based on skin color and edge detection. Multimedia Tools and Applications, 76(7), 9711–9726. https://doi.org/10.1007/s11042-016-3507-3
