Automatsko raspoznavanje lica

diplomski rad

• Naslov (engleski): Automatic face recognition
• Autor: Ivan Renić
• Mentor: Igor Sunday Pandžić (mentor)
• Član povjerenstva: Igor Sunday Pandžić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Lea Skorin-Kapov (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Aleksandra Čereković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-02-17, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad daje pregled trenutnog stanja područja automatskog raspoznavanja lica uz fokus na nekoliko najpopularnijih metoda koje omogućavaju računalnu identifikaciju lica – vektorska udaljenost između značajki, shape units, normalized cross correllation, PCA te LBP metoda. Metode su predstavljene na teorijskoj razini, nakon čega su prikazane i neke od dostupnih baza slika lica. Implementacija je izvedena u C++ programskom jeziku uz korištenje OpenCV i VisageSDK programskih alata te Labeled Faces in the Wild bazu podataka, a koraci implementacije prikazani su u sklopu ovog rada. Rezultati testiranja opisanih metoda također su prikazani i komentirani.

Sažetak (engleski)

This paper provides an overview of the state in the field of facial recognition, with focus on some of the more popular methods used in the field – vector distance between facial features, shape units, normalized cross correllation, principal component analysis and local binary pattern methods. The methods are described on a theoretical level, followed by an overview of some of the available databases related to facial recognition. The described methods have been tested against the Labeled Faces in the Wild database by developing a test environment in C++ with the use of OpenCV and VisageSDK tools. Development steps have been presented, as well as the results.

• Ključne riječi: automatsko raspoznavanje lica; vektorska udaljenost značajki lica; značajke lica; normalizirana križna korelacija; PCA; LBP; svojstveno lice; OpenCV; VisageSDK; LFW
• Ključne riječi (engleski): automatic face recognition; vector distance between facial features; facial features; normalized cross correllation; principal component analysis; local binary patterns; eigenface; OpenCV; VisageSDK; labeled faces in the wild
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:688706
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-14 00:25:51