Andreas G. Ranftl's Digitale Gesichtserkennung: Theoretischer Überblick und PDF

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 2nd- 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 versions, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable types, durch 3D Face popularity 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 program weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchführt. Die selbst geschriebene software program 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 desktop imaginative and prescient Library.