2D- UND 3D-GESICHTSERKENNUNG
Effiziente Techniken zur Gesichtserkennung mit Kreuzvalidierung in Matlab
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Die hier vorgestellten Forschungsarbeiten wurden im Rahmen von automatischen Gesichtserkennungssystemen entwickelt. Dabei werden Bilder von Personengesichtern mit statistischen und mathematischen Methoden der Merkmalsextraktion und Bildklassifizierung verarbeitet, um herauszufinden, ob eine Person zu einer bestimmten Klasse gehört, und schließlich ihre Identität zu ermitteln. Die automatische Verarbeitung eines Gesichts ist kompliziert, da es mehrere Faktoren gibt, die es beeinflussen, wie z. B. die Position des Gesichts, der Ausdruck, das Alter, die Rasse, die Art der Beleuchtung, das Raus...
Die hier vorgestellten Forschungsarbeiten wurden im Rahmen von automatischen Gesichtserkennungssystemen entwickelt. Dabei werden Bilder von Personengesichtern mit statistischen und mathematischen Methoden der Merkmalsextraktion und Bildklassifizierung verarbeitet, um herauszufinden, ob eine Person zu einer bestimmten Klasse gehört, und schließlich ihre Identität zu ermitteln. Die automatische Verarbeitung eines Gesichts ist kompliziert, da es mehrere Faktoren gibt, die es beeinflussen, wie z. B. die Position des Gesichts, der Ausdruck, das Alter, die Rasse, die Art der Beleuchtung, das Rauschen und Objekte wie Brillen, Hüte, Bärte und andere. Die Verarbeitung erfolgt global, d. h. es wird das gesamte Gesicht verarbeitet. Es ist bekannt, dass die globale Verarbeitung von Bildern schneller, praktischer und zuverlässiger ist als die merkmalsbasierte Verarbeitung von Bildern. Außerdem ist bekannt, dass die Verarbeitung von Bildern in drei Dimensionen realistischer und konsistenter ist als in zwei Dimensionen. Das Hauptziel der vorgeschlagenen Arbeit war die Entwicklung einer effizienten Gesichtserkennungstechnik mit globalen Merkmalen und dreidimensionalen Bildern. Zu diesem Zweck wurden die effizientesten Algorithmen ausgewählt
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