Gesichtsdetektion und -erkennung in Echtzeit
Matlab-basiertes Gesichtserkennungs-System
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Sicherheit und Überwachung sind zwei wichtige Aspekte des menschlichen Lebens im täglichen Leben. In diesem Projekt wurde vorgeschlagen, dass das Gesichtserkennungssystem in der Lage ist, Bilder sehr schnell mit 15 oder 20 Frames/Sek. mit 544 x 288, 640 x 480 oder einer beliebigen Auflösung von der C270HD Logitech Webcam zu verarbeiten und dabei eine maximale Erkennungsrate und eine sehr geringe Falsch-Positiv-Rate zu erzielen. In unserem Implementierungssystem haben wir drei wichtige Aspekte berücksichtigt. Der erste ist der Algorithmus von Viola und Jones zur Gesichtserkennung, der zweit...
Sicherheit und Überwachung sind zwei wichtige Aspekte des menschlichen Lebens im täglichen Leben. In diesem Projekt wurde vorgeschlagen, dass das Gesichtserkennungssystem in der Lage ist, Bilder sehr schnell mit 15 oder 20 Frames/Sek. mit 544 x 288, 640 x 480 oder einer beliebigen Auflösung von der C270HD Logitech Webcam zu verarbeiten und dabei eine maximale Erkennungsrate und eine sehr geringe Falsch-Positiv-Rate zu erzielen. In unserem Implementierungssystem haben wir drei wichtige Aspekte berücksichtigt. Der erste ist der Algorithmus von Viola und Jones zur Gesichtserkennung, der zweite ist der Algorithmus der Hauptkomponentenanalyse zur Extraktion von Gesichtsmerkmalen und der dritte ist die von uns erstellte Datenbank. Wir haben insgesamt 80 Bilder mit einer Pixelgröße (Auflösung) von 182 x 182 in die Datenbank aufgenommen. Insgesamt 8 Probanden haben jeweils 10 Bilder mit unterschiedlichen Aspekten wie Beleuchtung, Kopfwinkel, Hindernisse usw. Die euklidische Abstandsmessung wird für einen exzellenten Abgleich zwischen Eingabebild und Datenbankbild verwendet. Das Minimum ist der Abstand, das Maximum ist die Übereinstimmung. Das System hat eine Gesamtklassifizierungsgenauigkeit von 87,5 % mit einer falschen Akzeptanz von 91,6667 % und einer falschen Ablehnung von 87,5 %.
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