Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patirk Arcfelismerés 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patirk
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Személyazonosítás használata: Jogosultságok kezelése Beléptető rendszerek Keresett személyek megtalálása 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Személyazonosítás lehetőségei: Hozzárendelt tudás alapú rendszerek Tudás alapú Tárgy alapú Biometrikus alapú rendszerek Biológiai jellemzők alapján Arcfelismerés Viselkedés alapján 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Arcfelismerés előnyei és hátrányai: Előnyök: Kevésbé zavaró Távoli felismerés Hátrány: Nincs szükség beleegyezésre -> visszaélés 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Arcfelismerés folyamata: 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Detektálás: Problémák: Fej pozíciója Arcszőrzet Takarás 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Detektálási módszerek: Komponens alapú módszer Ellipszisillesztés Bőrszín alapú szegmentálás 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Azonosítási módszerek: Geometriai tulajdonságok Sablonillesztés Neurális háló 3D modell 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Eigenface-módszer: Oszlopvektor mintákhoz rendelése „Átlagarc” kiszámítása 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Eigenface-módszer: Mintákból az átlagarc kivonása Képtér létrehozása Minták arctérre vetítése 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Eigenface-módszer: A vizsgált arcból az átlagarc kivonása. Arctérre vetítés Arcterek távolságának kiszámítása 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Összegzés: Gyors Egyszerű, nem zavaró Pontos -> DeepFace 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik Köszönöm a figyelmet! 2015 Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patrik