Gesichter in Millionen finden, der Höhepunkt neuronaler Netze
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Die Gesichtserkennung ist einer der wichtigsten Forschungsbereiche in der Bildverarbeitung. Es wurde bereits viel Arbeit in die Entwicklung robuster Algorithmen zur Gesichtserkennung gesteckt. Solche Algorithmen sind rechenintensiv, da das eingegebene Gesicht mit allen in der Datenbank vorhandenen Gesichtern (auch als Suchraum bezeichnet) verglichen/abgeglichen wird. In der Literatur wird ein reduzierter Merkmalsraum bevorzugt, um den Rechenaufwand zu verringern. Die Genauigkeit von Methoden mit reduziertem Merkmalsraum ist jedoch recht gering. Bei der Gesichtserkennung in großen Populationen...
Die Gesichtserkennung ist einer der wichtigsten Forschungsbereiche in der Bildverarbeitung. Es wurde bereits viel Arbeit in die Entwicklung robuster Algorithmen zur Gesichtserkennung gesteckt. Solche Algorithmen sind rechenintensiv, da das eingegebene Gesicht mit allen in der Datenbank vorhandenen Gesichtern (auch als Suchraum bezeichnet) verglichen/abgeglichen wird. In der Literatur wird ein reduzierter Merkmalsraum bevorzugt, um den Rechenaufwand zu verringern. Die Genauigkeit von Methoden mit reduziertem Merkmalsraum ist jedoch recht gering. Bei der Gesichtserkennung in großen Populationen (LPFR) wird diese Situation noch kritischer. In dieser Arbeit wurde versucht, das oben genannte Problem zu lösen. Anstatt den Merkmalsraum zu reduzieren, wird bei der vorgeschlagenen Technik der Suchraum reduziert. Zunächst werden selbstorganisierende Karten (unüberwachte neuronale Netze) verwendet, um den Suchraum im Offline-Modus zu reduzieren.
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