Automatická identifikace tváří v reálných podmínkách

Loading...
Thumbnail Image
Date
Authors
Kičina, Pavol
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto diplomová práca sa zaoberá identifikáciu tvárií v reálnych podmienkach. Obsahuje preh ad sú asných metód detekcie tvárií pomocou klasifikátorov. Taktiež obsahuje rôzne metódy na detekciu tváre. V druhej asti práce je popis dvoch programov ur ených na identifikáciu osoby. Prvý program pracuje v reálnom ase v laboratórnych podmienkach, kde pomocou web kamery získava obrázky uživatelovej tváre. Tento program je zameraný na rýchlos rozpoznania osoby. Druhý program pracuje už na statických obrázkoch, v reálnych podmienkach. Hlavná podstata u tejto metódy je úspešnos rozpoznania osoby, preto sa kladie dôraz na výpo etnú náro nos . V programoch som použil naštudované metódy PCA,LDA a kernel PCA (KPCA). Prvý program pracuje len s PCA metódou, ktorá má dobré výsledky vzh adom na úspešnos a rýchlos rozpoznania. V druhom programe sa porovnávajú metódy, kde najlepšie obstála metóda KPCA.
This master‘s thesis describes the identification faces in real terms. It includes an overview of current methods of detection faces by the classifiers. It also includes various methods for detecting faces. The second part is a description of two programs designed to identify persons. The first program operates in real time under laboratory conditions, where using web camera acquires images of user's face. This program is designed to speed recognition of persons. The second program has been working on static images, in real terms. The main essence of this method is successful recognition of persons, therefore the emphasis on computational complexity. The programs I used a staged method of PCA, LDA and kernel PCA (KPCA). The first program only works with the PCA method, which has good results with respect to the success and speed of recognition. In the second program to compare methods, which passed the best method for KPCA.
Description
Citation
KIČINA, P. Automatická identifikace tváří v reálných podmínkách [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
doc. Ing. Vít Novotný, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Karol Molnár, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Hošek, Ph.D. (člen) Ing. Ľuboš Nagy, Ph.D. (člen) Ing. Jakub Müller (člen) Ing. Jan Skapa, Ph.D. (člen) Ing. Pavel Bezpalec, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2011-06-08
Defence
Jaký vliv mají parametry "CuttOff" a "Dropped from front" na úspěšnost metody a proč jste je zvolil 100%? Podle tabulky 6-1 Vám u metody KPCA vychází účinnost okolo 66%, což je nejmíň ze všech tří metod. Proč tedy v závěru tvrdíte, že KPCA vychází lépe jak ostatní testované metody s odkazem právě na tabulku 6-1.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO