Arcfelismerés számítógéppel

Az előadások a következő témára: "Arcfelismerés számítógéppel"— Előadás másolata:

1 Arcfelismerés számítógéppel
Szerző: Gálfi Csongor Mentor: Pletl Szilveszter, PhD Intézmény: Szabadkai Műszaki Szakfőiskola

2 Múlt, jelen és jövő 1970-es évektől kutatják
Fejlődése felgyorsult a múlt évtized közepétől Ma elsősorban kormányzati szervek használják A jövőben smart környezetek, beléptetőrendszerek része lehet

3 Arcfelismerő rendszer
Az arcfelismerő rendszer alkotóelemei:

4 Arcérzékelés A bőr színének eloszlása az r-g síkon:
Forrás: Cheng-Chin Chiang, Wen-Kai Tai, Mau-Tsuen Yang, Yi-Ting Huang, Chi-Jaung Huang: A novel method for detecting lips, eyes and faces in real time

5 Arcérzékelés 4 szabály használata:
1. g > flower(r) és g < fupper(r) 2. (r )2 + (g )2 <= 3. R > G > B 4. R - G > 45

6 Arcfelismerő módszerek
Jellemző pontok közti távolságok aránya: 1973-ban Kanade fejlesztette ki, például szem, száj, orr távolságának arányát vizsgálja Minta illesztés: a képrészletek közvetlen összehasonlításán alapuló módszer 3D módszer Neurális háló: hátránya, hogy kis adatbázisokkal dolgozik Sajátarc (Eigenface) módszer: 1987-ben Sirovich és Kirby fejlesztették ki

7 Sajátarc módszer 1. lépés: képek beolvasása
Forrás: Dr Libor Spacek arcadatbázisa

8 Sajátarc módszer 2. lépés: átlagarc kiszámítása

9 Sajátarc módszer 3. lépés: átlagarc kivonása a beolvasott képekből

10 Sajátarc módszer 4. lépés: „képtér” létrehozása és kovariancia mátrix kiszámítása Az „A” mátrix N2 sorból és M oszlopból áll. A kovariancia mátrix dimenziója: N2xN2

11 Sajátarc módszer 5. lépés: a „Cov” mátrix helyett egy MxM dimenziójú mátrixot kell kiszámítani Ki kell számítani „L” mátrix sajátvektorát ( „V” ) „Cov” mátrix sajátvekorai a képtérnek és „L” mátrix sajátvektorainak a lineáris kombinációja.

12 Sajátarc módszer Létrejött az ugynevezett „arctér”, benne a sajátarcokkal.

13 Sajátarc módszer 6. lépés: beolvasott képek rávetítése az arctérre
7. lépés: keresett arc beolvasása és kivonása az átlagarcból

14 Sajátarc módszer 8. lépés: a keresett kép rávetítése az arctérre
9. lépés: távolság kiszámítása a keresett arc és a beolvasott képek arctérre vetített értékei között Eredmény:

15 Sajátarc módszer Az εd távolság a legkisebb vagyis a „d” kép hasonlít a leginkább a keresett arcra Keresett kép Találat – „d” kép

16

17 Köszönöm a figyelmet!