Název: Automatická identifikace tváří v reálných podmínkách
Překlad názvu: Automatic Face Recognition in Real Environment
Autoři: Kičina, Pavol ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2011
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Táto diplomová práca sa zaoberá identifikáciu tvárií v reálnych podmienkach. Obsahuje preh ad sú asných metód detekcie tvárií pomocou klasifikátorov. Taktiež obsahuje rôzne metódy na detekciu tváre. V druhej asti práce je popis dvoch programov ur ených na identifikáciu osoby. Prvý program pracuje v reálnom ase v laboratórnych podmienkach, kde pomocou web kamery získava obrázky uživatelovej tváre. Tento program je zameraný na rýchlos rozpoznania osoby. Druhý program pracuje už na statických obrázkoch, v reálnych podmienkach. Hlavná podstata u tejto metódy je úspešnos rozpoznania osoby, preto sa kladie dôraz na výpo etnú náro nos . V programoch som použil naštudované metódy PCA,LDA a kernel PCA (KPCA). Prvý program pracuje len s PCA metódou, ktorá má dobré výsledky vzh adom na úspešnos a rýchlos rozpoznania. V druhom programe sa porovnávajú metódy, kde najlepšie obstála metóda KPCA. This master‘s thesis describes the identification faces in real terms. It includes an overview of current methods of detection faces by the classifiers. It also includes various methods for detecting faces. The second part is a description of two programs designed to identify persons. The first program operates in real time under laboratory conditions, where using web camera acquires images of user's face. This program is designed to speed recognition of persons. The second program has been working on static images, in real terms. The main essence of this method is successful recognition of persons, therefore the emphasis on computational complexity. The programs I used a staged method of PCA, LDA and kernel PCA (KPCA). The first program only works with the PCA method, which has good results with respect to the success and speed of recognition. In the second program to compare methods, which passed the best method for KPCA.
Klíčová slova: AdaBoost; classifier; database; Face detection; face identification; feature extraction; Haar features; test face; training face

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/3852

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-577252


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce