Youssef mahdy (10 risultati)
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Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2013
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Sadek SamySamy Sadek received the BS and MS degrees in Computer Science from Sohag University, Egypt in 2000 and 2005 respectively. Currently, he is pursuing the PhD degree (Dr.-Ing.) in Technical Comp…uter Science at Otto-von-Guerick.
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Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2013
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2013
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Youssef WalidProf. Dr. Ashraf Mahdy Sharoba and Prof. Dr. M.H.M. Mahmoud they are Professors of Food Technology, in Food Science Department, Faculty of Agriculture, Moshtohor, Benha University, Egypt.D…r. Walid Mohamed Youssef Ali is .
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Over the past two decades or so, a great deal of research has been devoted to the problem of filtering and blocking adult image contents from Web indexes and browsers. In this work, we present a system to automatically detect human nude…s in color images. The operation principle of the proposed system is as follows: First, skin-colored pixels in a given image are identified and marked using our proposed skin detection algorithm. Then, the skin regions are fed into a specialized geometrical analyzer which attempts to find human figures based on geometrical constraints on human body structure. If the geometrical analyzer finds sufficiently individual human parts, the system decides the presence of adult content. To improve the performance of the system, additional features based on the output of the skin detector are extracted. These features are premised on the perception that adult images are often sized to frame a standing or reclining figure. Experimental results show that the proposed system is capable of detecting adult contents with an accuracy of 72.2% with 1.7% false alarm. Moreover, The low computational requirements of the system make it viable for real-time applications.
