Rozpoznávání osob na základě detekovaného obličeje
Title Alternative:Person identification based on detected face
Loading...
Date
2007
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Technická Univerzita v Liberci
Abstract
Tato práce se zabývá problematikou automatického rozpoznávání osob na základě detekovaného obličeje. Není zde řešen problém detekce obličeje v obraze, jasová normalizace či jiné předzpracování obrazu kromě úpravy velikosti a ani vyhledávání charakteristických rysů tváře jako jsou oči, nos či ústa. V rámci této byl vytvořen program, který rozpoznává osoby podle obličeje, přičemž umožňuje porovnání jednotlivých metod, jak tohoto dosáhnout. Rozpoznávání je možné ve dvou variantách, kdy buď program testovanou osobu vždy považuje za subjekt nacházející se v databázi, nebo s možností určení testované osoby jako neznámé. Je tedy možno jej zároveň použít jako identifikační i jako verifikační systém. Práce je rozdělena tématicky na 3 části, kdy v první je uveden teoretický přehled problematiky rozpoznávání. Jsou zde uvedeny možné způsoby využití biometrických systémů, dále problémy a překážky, které tuto problematiku komplikují, obecný postup rozpoznávání pomocí statistických metod a popis pojmu transformační prostor. Další část je zaměřena na popis konkrétních algoritmů, které byly v softwarové části implementovány. Jedná se o metody se statistickým přístupem rozpoznávání, kdy v obrázcích nejsou vyhledávány typické body a jejich vzdálenosti jako v případě strukturálních metod, ale naopak je obrázek posuzován globálně podle celkového vzezření. Tyto metody nabízejí velmi dobrý poměr mezi efektivitou a složitostí, danou náročností implementace a časem potřebným pro korektní identifikaci. Poslední část je experimentálně zaměřena. Zde jsou jednotlivé algoritmy porovnávány a cílem je posoudit řadu atributů určujících jejich efektivitu. Těmi jsou např. závislost na zvolené metrice, robustnost vůči změnám osvětlení nebo necitlivost na vnitřní variabilitu, kterou tvoří např. emoce apod. Zároveň je zkoumán vliv volby prahové hodnoty, která se zavádí pro rozpoznávání s možností identifikace testované osoby za neznámou.
This work deals with a problem of automatic human identification based on a detected face. It is not focused on problem of face detection in image (single or multiple), luminance normalization or other image preprocessing such as detection of characteristic features like position of nose, mouth or eyes. The product of this work is program, which is able to recognize persons from an image, whereas it is possible to compare several methods to achieve this goal. The face recognition comes in two variants, first in which program always identifies the test input person as someone known (present in database), and second, in which is possible to identify an input person as an imposter. Therefore it is possible to use this program as a verification system as well. The text is divided into three sections. The first section covers short introducion and theoretical base knowledge about automatic face recognition. The main examples of applications of biometrics systems are stated as well as problems and complexity of the task. Also the general techniques using statistical aproaches and the idea of face space are explained. The next, second section provides an explanation of several algorithms, implemented in software realization. The main goal of this section is to provide deeper explanation of face recognitnion algorithms based on statistical aproaches, which, unlike structural feature aproaches, combine both face texture and shape. These methods are becoming very popular as they are efective while being relatively simple and fast. The last section is focused on some experiments of presented algorithms. It provides a comparsion of these methods and goal is to qualify several atributes affecting their efectivity. Such atrbutes could be for instance illumination tolerance, chosen metrics, or sensitivity intra-class variability like diffirent emotions and others. Also, the impact of selecting treshold value for identification of unknown persons is examined.
This work deals with a problem of automatic human identification based on a detected face. It is not focused on problem of face detection in image (single or multiple), luminance normalization or other image preprocessing such as detection of characteristic features like position of nose, mouth or eyes. The product of this work is program, which is able to recognize persons from an image, whereas it is possible to compare several methods to achieve this goal. The face recognition comes in two variants, first in which program always identifies the test input person as someone known (present in database), and second, in which is possible to identify an input person as an imposter. Therefore it is possible to use this program as a verification system as well. The text is divided into three sections. The first section covers short introducion and theoretical base knowledge about automatic face recognition. The main examples of applications of biometrics systems are stated as well as problems and complexity of the task. Also the general techniques using statistical aproaches and the idea of face space are explained. The next, second section provides an explanation of several algorithms, implemented in software realization. The main goal of this section is to provide deeper explanation of face recognitnion algorithms based on statistical aproaches, which, unlike structural feature aproaches, combine both face texture and shape. These methods are becoming very popular as they are efective while being relatively simple and fast. The last section is focused on some experiments of presented algorithms. It provides a comparsion of these methods and goal is to qualify several atributes affecting their efectivity. Such atrbutes could be for instance illumination tolerance, chosen metrics, or sensitivity intra-class variability like diffirent emotions and others. Also, the impact of selecting treshold value for identification of unknown persons is examined.
Description
katedra: KES; přílohy: 1 DVD; rozsah: 50
Subject(s)
rozpoznávání obličeje, statistické metody, analýza hlavních komponent (pca), analýza nezávislých komponent (ica), korelační filtry (mace, umace), face recognition, statistical methods, principal component analysis (pca), independent component analysis (ica), correlation filters (mace, umace)