Arcfelismerés számítógéppel Szerző: Gálfi Csongor Mentor: Pletl Szilveszter, PhD Intézmény: Szabadkai Műszaki Szakfőiskola
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
Arcfelismerő rendszer Az arcfelismerő rendszer alkotóelemei:
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
Arcérzékelés 4 szabály használata: 1. g > flower(r) és g < fupper(r) 2. (r - 0.33)2 + (g - 0.33)2 <= 0.0004 3. R > G > B 4. R - G > 45
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
Sajátarc módszer 1. lépés: képek beolvasása Forrás: Dr Libor Spacek arcadatbázisa
Sajátarc módszer 2. lépés: átlagarc kiszámítása
Sajátarc módszer 3. lépés: átlagarc kivonása a beolvasott képekből . . .
Sajátarc módszer 4. lépés: „képtér” létrehozása és kovariancia mátrix kiszámítása Az „A” mátrix N2 sorból és M oszlopból áll. A kovariancia mátrix dimenziója: N2xN2
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.
Sajátarc módszer Létrejött az ugynevezett „arctér”, benne a sajátarcokkal.
Sajátarc módszer 6. lépés: beolvasott képek rávetítése az arctérre 7. lépés: keresett arc beolvasása és kivonása az átlagarcból
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:
Sajátarc módszer Az εd távolság a legkisebb vagyis a „d” kép hasonlít a leginkább a keresett arcra Keresett kép Találat – „d” kép
Köszönöm a figyelmet!