Original title: Automatická identifikace tváří v reálných podmínkách
Translated title: Automatic Face Recognition in Real Environment
Authors: Kičina, Pavol ; Šmirg, Ondřej (referee) ; Přinosil, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2011
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: AdaBoost; classifier; database; Face detection; face identification; feature extraction; Haar features; test face; training face

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/3852

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-577252


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses