Normal view MARC view ISBD view

Raspoznavanje lica iz video zapisa na osnovu jednog uzorka za treniranje po osobi : magistarski rad / Marijan Živić ; [mentor Mario Kovač]

By: Živić, Marijan.
Contributor(s): Kovač, Mario [ths].
Material type: TextTextPublisher: Zagreb : M. Živić ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2011Description: 88 str. : ilustr. ; 30 cm + CD.Summary: Ovaj magistarski rad opisuje sustav za raspoznavanje lica iz video zapisa osobe. Osnovni uvjet sustava je korištenje jedne frontalne slike lica osobe u postupku treniranja. Frontalne slike lice su snimljene profesionalnim fotoaparatom i osvjetljenjem, slične su fotografijama koje se koriste za izradu identifikacijskih dokumenata. Sustav rješava problem poznat po nazivu „problem jednog uzorka za po osobi“. Predložen je novi sustav za rješavanje problema jednog uzorka po osobi. Sustav pronalazi preciznu lokaciju zjenica pomoću prstenastih Gaborovih filtera na osnovu koje se slike lica geometrijski normaliziraju. Na geometrijski normaliziranim slikama lica se izvodi normalizacija osvjetljenja. Prikazane su usporedbe metoda normalizacije osvjetljenja pomoću lokalnih binarnih uzoraka i gradijentnih lica. U provedenim eksperimentima je prikazana veća pogodnost metode gradijentnih lica. Također je pokazano kako sustavi raspoznavanja temeljeni na KPCA metodi daju značajno bolje rezultate na realnim video zapisima. - KLJUČNE RIJEČI: Biometrija, video, lokalizacija, lice, PCA, KPCASummary: This master thesis represents face recognition system in video. The system is based on one image with frontal pose in training procedure. Training images with frontal faces were taken with professional camera and lightning. Training images are similar to those used in identification documents. System solved problem know as one sample per person problem. A new recognition system is represented. System first does localization of eye pupil center. Using centers of both eye pupils system does the geometric normalization. Local light normalization is then applied on geometrically normalized images. Comparison of different light normalization techniques is represented. The performed experiments show better behavior of gradient faces as light normalization technique. It has also been demonstrated that KPCA recognition method is more suitable in recognition performed on video clips that simulate real situations. - KEY WORDS: Biometrics, video, localization, face, PCA, KPCA
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Item type Current location Call number Copy number Status Notes Date due Barcode Item holds
Magistarski rad Magistarski rad Središnja knjižnica
KF
KF-4484 29033 Available 0000000842495
Magistarski rad Magistarski rad Središnja knjižnica
KF-4484 29033/cd 1 CD 0000000842501
Magistarski rad Magistarski rad Zavod za automatiku i računalno inženjerstvo
ZARI
MK-8 Available 0000000891653
Total holds: 0

Magistarski rad je izraden na Sveucilištu u Zagrebu, Fakultetu elektrotehnike i racunarstva, Zavodu za automatiku i racunalno inženjerstvo.

Bibliografija: str. 84-87. - Sažetak na eng. i hrv.

Ovaj magistarski rad opisuje sustav za raspoznavanje lica iz video zapisa osobe. Osnovni uvjet sustava je korištenje jedne frontalne slike lica osobe u postupku treniranja. Frontalne slike lice su snimljene profesionalnim fotoaparatom i osvjetljenjem, slične su fotografijama koje se koriste za izradu identifikacijskih dokumenata. Sustav rješava problem poznat po nazivu „problem jednog uzorka za po osobi“. Predložen je novi sustav za rješavanje problema jednog uzorka po osobi. Sustav pronalazi preciznu lokaciju zjenica pomoću prstenastih Gaborovih filtera na osnovu koje se slike lica geometrijski normaliziraju. Na geometrijski normaliziranim slikama lica se izvodi normalizacija osvjetljenja. Prikazane su usporedbe metoda normalizacije osvjetljenja pomoću lokalnih binarnih uzoraka i gradijentnih lica. U provedenim eksperimentima je prikazana veća pogodnost metode gradijentnih lica. Također je pokazano kako sustavi raspoznavanja temeljeni na KPCA metodi daju značajno bolje rezultate na realnim video zapisima. - KLJUČNE RIJEČI: Biometrija, video, lokalizacija, lice, PCA, KPCA

This master thesis represents face recognition system in video. The system is based on one image with frontal pose in training procedure. Training images with frontal faces were taken with professional camera and lightning. Training images are similar to those used in identification documents. System solved problem know as one sample per person problem. A new recognition system is represented. System first does localization of eye pupil center. Using centers of both eye pupils system does the geometric normalization. Local light normalization is then applied on geometrically normalized images. Comparison of different light normalization techniques is represented. The performed experiments show better behavior of gradient faces as light normalization technique. It has also been demonstrated that KPCA recognition method is more suitable in recognition performed on video clips that simulate real situations. - KEY WORDS: Biometrics, video, localization, face, PCA, KPCA

There are no comments for this item.

Log in to your account to post a comment.

Središnja knjižnica Fakulteta elektrotehnike i računarstva, Unska 3, 10000 Zagreb
tel +385 1 6129 886 | fax +385 1 6129 888 | ferlib@fer.hr