Biometrie pomocí rozpoznávání tváře
Loading...
Date
Authors
Koupil, Michal
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce je zaměřena na detekci obličejů ve snímku a jejich následné rozpoznání v rámci dané databáze. Detekce obličeje ve snímku byla v praktické části realizována pomocí Viola-Jones algoritmu, k rozpoznání obličejů bylo použito metod PCA (Principal Component Analysis) a LBPH (Local Binary Pattern Histograms). Implementovaný algoritmus byl testován na volně dostupných obrazových databázích. Celková úspěšnost detekce obličeje byla 93,4 %. Celková úspěšnost rozpoznání obličeje byla metodou PCA 88,1 % a metodou LBPH 93,1 %. Metoda LBPH je schopna lépe než metoda PCA rozpoznávat u obrazových sad, kde lidé nejsou ideálně nasnímáni. Při testování na kvalitních datech pro biometrii fungují obě metody spolehlivě, PCA za kratší časový úsek.
This work is focused on a face detection in a picture and subsequent recognition of the face in its respective database. Face detection had been implemented using Viola-Jones algorithm. To recognize the face afterwards, PCA (Principal Component Analysis) a LBPH (Local Binary Pattern Histograms) had been used. Implemented algorithm had been tested on freely accesible biometric databases. Overall success rate of face detection was 93,4 %. Overall success rate of face recognition using PCA was 88,1 % and with LBPH it was 93,1 %. Of the two methods for face recognition, LBPH method has better ability to perform recognition with data, that do not possess ideal parameters for biometrics. With data suitable for biometrics, both of the methods perform well, with PCA being faster.
This work is focused on a face detection in a picture and subsequent recognition of the face in its respective database. Face detection had been implemented using Viola-Jones algorithm. To recognize the face afterwards, PCA (Principal Component Analysis) a LBPH (Local Binary Pattern Histograms) had been used. Implemented algorithm had been tested on freely accesible biometric databases. Overall success rate of face detection was 93,4 %. Overall success rate of face recognition using PCA was 88,1 % and with LBPH it was 93,1 %. Of the two methods for face recognition, LBPH method has better ability to perform recognition with data, that do not possess ideal parameters for biometrics. With data suitable for biometrics, both of the methods perform well, with PCA being faster.
Description
Citation
KOUPIL, M. Biometrie pomocí rozpoznávání tváře [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Vítek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (člen)
Ing. Helena Vítková, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-08
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. položil otázku, jak by vypadalo praktické uplatnění algoritmu (např. na letišti)? Ing. Martin Vítek, Ph.D. položil otázku, jestli systém hledá maximální shodu anebo je zabudována prahová hodnota pro klasifikaci? Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. položil otázky, co znamenají zkratky FAR a FFR? Proč je aplikován Viola-Jones algoritmus? Student obhájil diplomovou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení