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Beschreibung
Das vorliegende Fachbuch befasst sich mit Algorithmen und Techniken zur Gesichtsentdeckung sowie zur Gesichtserkennung bzw. Gesichtswiedererkennung. Das hauptsächlich behandelte Thema ist die Wiedererkennung von Personen aufgrund zuvor erlernter biometrischer Informationen.
Einleitend wird der derzeitige Stand der Forschung präsentiert. Dieser Überblick behandelt sowohl 2D- als auch 3D-basierende Algorithmen zur Gesichtsentdeckung und Gesichtserkennung. Beispielsweise wird die Gesichtsentdeckung durch Bildreduzierung um Hintergrundinformationen, durch die Auswertung von Farbinformationen, durch Erkennung von Bewegungen und durch Geometrievergleiche beschrieben. Die leistungsfähige und heutzutage gängigste Gesichtsentdeckungsmethode, die Viola-Jones-Methode, wird eingehend diskutiert und als C++-Programmcode implementiert.
Die theoretische Behandlung verschiedener Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Erkennung mittels Hidden Markov Models, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable Models, durch 3D Face Recognition sowie durch Anwendung von Fisherfaces oder Eigenfaces, führt zur praktischen Gesichtserkennungsimplementierung.
Dabei werden Gesichter in einem Webcam-Stream automatisch entdeckt, in den Graustufenbereich transformiert und aus der Aufnahme extrahiert. Die normalisierte Gesichtsabbildung wird an den Gesichtserkennungsteil der Software weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchführt. Die selbst geschriebene Software wurde mit einem kleinen Set an Bildern von Personen getestet und erreichte dabei eine Erkennungsrate von 95,83 %.
Das vorliegende Fachbuch beschreibt die Funktionsweise des Programms detailliert. Der C++-Code ist im Buch enthalten und bedient sich der frei erhältlichen Open Computer Vision Library.
Einleitend wird der derzeitige Stand der Forschung präsentiert. Dieser Überblick behandelt sowohl 2D- als auch 3D-basierende Algorithmen zur Gesichtsentdeckung und Gesichtserkennung. Beispielsweise wird die Gesichtsentdeckung durch Bildreduzierung um Hintergrundinformationen, durch die Auswertung von Farbinformationen, durch Erkennung von Bewegungen und durch Geometrievergleiche beschrieben. Die leistungsfähige und heutzutage gängigste Gesichtsentdeckungsmethode, die Viola-Jones-Methode, wird eingehend diskutiert und als C++-Programmcode implementiert.
Die theoretische Behandlung verschiedener Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Erkennung mittels Hidden Markov Models, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable Models, durch 3D Face Recognition sowie durch Anwendung von Fisherfaces oder Eigenfaces, führt zur praktischen Gesichtserkennungsimplementierung.
Dabei werden Gesichter in einem Webcam-Stream automatisch entdeckt, in den Graustufenbereich transformiert und aus der Aufnahme extrahiert. Die normalisierte Gesichtsabbildung wird an den Gesichtserkennungsteil der Software weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchführt. Die selbst geschriebene Software wurde mit einem kleinen Set an Bildern von Personen getestet und erreichte dabei eine Erkennungsrate von 95,83 %.
Das vorliegende Fachbuch beschreibt die Funktionsweise des Programms detailliert. Der C++-Code ist im Buch enthalten und bedient sich der frei erhältlichen Open Computer Vision Library.
Das vorliegende Fachbuch befasst sich mit Algorithmen und Techniken zur Gesichtsentdeckung sowie zur Gesichtserkennung bzw. Gesichtswiedererkennung. Das hauptsächlich behandelte Thema ist die Wiedererkennung von Personen aufgrund zuvor erlernter biometrischer Informationen.
Einleitend wird der derzeitige Stand der Forschung präsentiert. Dieser Überblick behandelt sowohl 2D- als auch 3D-basierende Algorithmen zur Gesichtsentdeckung und Gesichtserkennung. Beispielsweise wird die Gesichtsentdeckung durch Bildreduzierung um Hintergrundinformationen, durch die Auswertung von Farbinformationen, durch Erkennung von Bewegungen und durch Geometrievergleiche beschrieben. Die leistungsfähige und heutzutage gängigste Gesichtsentdeckungsmethode, die Viola-Jones-Methode, wird eingehend diskutiert und als C++-Programmcode implementiert.
Die theoretische Behandlung verschiedener Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Erkennung mittels Hidden Markov Models, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable Models, durch 3D Face Recognition sowie durch Anwendung von Fisherfaces oder Eigenfaces, führt zur praktischen Gesichtserkennungsimplementierung.
Dabei werden Gesichter in einem Webcam-Stream automatisch entdeckt, in den Graustufenbereich transformiert und aus der Aufnahme extrahiert. Die normalisierte Gesichtsabbildung wird an den Gesichtserkennungsteil der Software weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchführt. Die selbst geschriebene Software wurde mit einem kleinen Set an Bildern von Personen getestet und erreichte dabei eine Erkennungsrate von 95,83 %.
Das vorliegende Fachbuch beschreibt die Funktionsweise des Programms detailliert. Der C++-Code ist im Buch enthalten und bedient sich der frei erhältlichen Open Computer Vision Library.
Einleitend wird der derzeitige Stand der Forschung präsentiert. Dieser Überblick behandelt sowohl 2D- als auch 3D-basierende Algorithmen zur Gesichtsentdeckung und Gesichtserkennung. Beispielsweise wird die Gesichtsentdeckung durch Bildreduzierung um Hintergrundinformationen, durch die Auswertung von Farbinformationen, durch Erkennung von Bewegungen und durch Geometrievergleiche beschrieben. Die leistungsfähige und heutzutage gängigste Gesichtsentdeckungsmethode, die Viola-Jones-Methode, wird eingehend diskutiert und als C++-Programmcode implementiert.
Die theoretische Behandlung verschiedener Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Erkennung mittels Hidden Markov Models, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable Models, durch 3D Face Recognition sowie durch Anwendung von Fisherfaces oder Eigenfaces, führt zur praktischen Gesichtserkennungsimplementierung.
Dabei werden Gesichter in einem Webcam-Stream automatisch entdeckt, in den Graustufenbereich transformiert und aus der Aufnahme extrahiert. Die normalisierte Gesichtsabbildung wird an den Gesichtserkennungsteil der Software weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchführt. Die selbst geschriebene Software wurde mit einem kleinen Set an Bildern von Personen getestet und erreichte dabei eine Erkennungsrate von 95,83 %.
Das vorliegende Fachbuch beschreibt die Funktionsweise des Programms detailliert. Der C++-Code ist im Buch enthalten und bedient sich der frei erhältlichen Open Computer Vision Library.
Über den Autor
Andreas Ranftl, BSc, wurde 1990 in Salzburg, Österreich geboren. Er schloss die Höhere Technische Lehranstalt in Salzburg in der Vertiefung Elektronik/Technische Informatik erfolgreich mit der Arbeit ¿Presentation Glove - Entwicklung eines multifunktionalen PC-Eingabegeräts¿ ab. Anschließend absolvierte er berufsbegleitend das Bachelorstudium für Informationstechnik & Systemmanagement an der Fachhochschule Salzburg, wobei er sich auf Industrielle Informationstechnik spezialisierte.
Dieses Fachbuch erschien ausgehend vom Interesse des Autors für künstliche Intelligenz und folgte auf eine Studienarbeit über Stereokamerasysteme.
Dieses Fachbuch erschien ausgehend vom Interesse des Autors für künstliche Intelligenz und folgte auf eine Studienarbeit über Stereokamerasysteme.
Details
| Erscheinungsjahr: | 2012 |
|---|---|
| Genre: | Informatik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 64 |
| Inhalt: | 64 S. |
| ISBN-13: | 9783863414320 |
| ISBN-10: | 3863414322 |
| Sprache: | Deutsch |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Ranftl, Andreas G. |
| Hersteller: | Bachelor + Master Publishing |
| Maße: | 220 x 155 x 5 mm |
| Von/Mit: | Andreas G. Ranftl |
| Erscheinungsdatum: | 01.11.2012 |
| Gewicht: | 0,117 kg |
Über den Autor
Andreas Ranftl, BSc, wurde 1990 in Salzburg, Österreich geboren. Er schloss die Höhere Technische Lehranstalt in Salzburg in der Vertiefung Elektronik/Technische Informatik erfolgreich mit der Arbeit ¿Presentation Glove - Entwicklung eines multifunktionalen PC-Eingabegeräts¿ ab. Anschließend absolvierte er berufsbegleitend das Bachelorstudium für Informationstechnik & Systemmanagement an der Fachhochschule Salzburg, wobei er sich auf Industrielle Informationstechnik spezialisierte.
Dieses Fachbuch erschien ausgehend vom Interesse des Autors für künstliche Intelligenz und folgte auf eine Studienarbeit über Stereokamerasysteme.
Dieses Fachbuch erschien ausgehend vom Interesse des Autors für künstliche Intelligenz und folgte auf eine Studienarbeit über Stereokamerasysteme.
Details
| Erscheinungsjahr: | 2012 |
|---|---|
| Genre: | Informatik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 64 |
| Inhalt: | 64 S. |
| ISBN-13: | 9783863414320 |
| ISBN-10: | 3863414322 |
| Sprache: | Deutsch |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Ranftl, Andreas G. |
| Hersteller: | Bachelor + Master Publishing |
| Maße: | 220 x 155 x 5 mm |
| Von/Mit: | Andreas G. Ranftl |
| Erscheinungsdatum: | 01.11.2012 |
| Gewicht: | 0,117 kg |
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