Název: Rozpoznávání obličejů v reálných podmínkách
Další názvy: Face Recognition under Real-world Conditions
Autoři: Lenc, Ladislav
Vedoucí práce/školitel: Král, Pavel
Datum vydání: 2014
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: disertační práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/12982
Klíčová slova: automatické rozpoznávání obličejů;Gaussian mixture models;Gaborovy wavelety;scale invariant feature transform;speeded-up robust features;dvoukroková míra důvěry;ČTK databáze
Klíčová slova v dalším jazyce: automatic face recognition;Gaussian mixture models;Gabor wavelets;scale invariant feature transform;speeded-up robust features;two-step supervised confidence measure;ČTK database
Abstrakt: Práce se zabývá rozpoznáváním obličejů v reálných podmínkách. Hlavním cílem je návrh systému pro automatické anotování fotografií z fotobanky ČTK. Prvním krokem je vytvoření korpusu z anotovaných fotografií. Cílem je výběr fotografií vhodných pro vytvoření modelu obličeje. Přínosem práce je návrh algoritmu pro automatické vytvoření korpusu. Pomocí tohoto algoritmu byl vytvořen nový obličejový korpus volně dostupný pro výzkumné účely. Druhým krokem je rozpoznávání. Přínosem práce v tomto směru je návrh několika metod založených na Gaborových waveletech a algoritmu Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Metody byly testovány na databázích ORL, FERET a nově vytvořené ČTK databázi. Na základě testů byla jako nejvhodnější kandidát pro náš systém vybrána adaptovaná Kepenekciho metoda založena na algoritmu SIFT. Posledním krokem systému je použití míry důvěry. Ta umožňuje stanovit pravděpodobnost, že výsledek je správný. Přínosem práce je návrh nové dvou krokové míry důvěry. Hlavním výsledkem práce je ucelený systém pro rozpoznávání obličejů. Probíhají jednání o nasazení systému v prostředí ČTK.
Abstrakt v dalším jazyce: This thesis deals with Automatic Face Recognition under real-world conditions. The main goal of this work is proposing a complete face recognition system intended to be used by the Czech News Agency (ČTK) for automatic annotation of photographs. The first task is to prepare a gallery of known faces. The first contribution of this work is the proposition of an automatic corpus creation algorithm. The goal is to choose the best representing images for each person. An important outcome is the creation of a novel face dataset created using this algorithm. The next step is the face recognition. Our contribution is propsition of several Gabor wavelet and Scale Invariant Feature Transform (SIFT) based methods. We chose the SIFT based adapted Kepenekci method as the best candidate for our system. The final step of the sytem is a confidence measure. It defines the probability that the result is correct. We proposed a novel two-step confidence measure approach for the face recognition. The final outcome of this work is thus a complete face recognition system capable to handle real-world photographs. Currently, discussions about the deployment of the system are under way.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení
Vyskytuje se v kolekcích:Disertační práce / Dissertations (FAV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
dizertace.pdfPlný text práce1,77 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
posudek-ODP-Lenc.pdfPosudek oponenta práce1,85 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
protokol-ODP-Lenc.pdfPrůběh obhajoby práce933,27 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/12982

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.