|
|
Face recognition in video sequences
Malach, Tobiáš ; Průša,, Zdeněk (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
This thesis deals with design, implementation and testing of face recognition system processing video sequences captured by CCTV systems. The use of Local Binary Pattern Histograms (LPBH) and Nearest Neighbor (NN) classifier was suggested according to the survey of face recognition methods. Discrimination power of LBPH features was examined and individual informative features were searched based on Fisher discrimination ratio and mutual correlation. Cluster’s centorid method was utilized for pattern creation because of its best effect on system’s face recognition capability comparing several proposed methods. Software tool for effective face recognition system algorithms performance testing was developed. Video database IFaViD was assembled for training and performance testing of implemented face recognition system.
|
|
|
Face detection in image
Malach, Tobiáš ; Přinosil, Jiří (referee) ; Mézl, Martin (advisor)
This paper presents an overview of face detection methods. Keywords and basic principles of classification of images and it’s parts are explained. Significant part of this paper is occupied with presentation of Viola-Jones detector and it’s implementation in Matlab. Detector Viola-Jones ranks among the most used methods for face detection in practice, which was the reason for detailed analysis and subsequent implementation. Detector is theoretically described, basic steps of algorithm and training algorithm are discussed. Based on theoretical analysis, detector is implemented in Matlab. Properties of implemented detector are objectively evaluated and compared with of two different implementations.
|
|
|
Face Recognition in Security and Surveillance Camera Systems
Malach, Tobiáš ; Říha, Kamil (referee) ; Hudec,, Róbert (referee) ; Poměnková, Jitka (advisor)
Tato práce se zabývá zvýšením úspěšnosti rozpoznávání obličejů v dohledových CCTV systémech a systémech kontroly vstupu. K dosažení tohoto cíle je využit nový přístup - optimalizace vzorů obličejů. Optimalizace tvorby vzorů umožní vytvořit vzory, které zajistí zvýšení úspěšnosti rozpoznání. Měření a další zvyšování úspěšnosti rozpoznávání obličejů vyžaduje naplnění následujících dílčích cílů této práce. Prvním cílem je návrh a sestavení reprezentativní databáze obličejů, která umožní dosáhnout věrohodných a statisticky spolehlivých výsledků rozpoznávání obličejů v dohledových CCTV systémech a systémech kontroly vstupu. Druhým cílem je vytvoření metodiky pro statisticky spolehlivé porovnání výsledků, která umožní konstatování relevantních závěrů. Třetím cílem je výzkum tvorby vzorů a jejich optimalizace. Z dosažených výsledků vyplývá, že optimalizace tvorby vzorů zvyšuje úspěšnost rozpoznávání v uvedených a náročných aplikacích typicky o 4-8%, a v některých případech i 15%. Optimalizace tvorby vzorů přispívá použitelnosti rozpoznávání obličejů v uvedených aplikacích.
|
|
|
Classifiaction algorithms for face-based identification systems
Hegr, Vojtěch ; Křupka, Aleš (referee) ; Malach, Tobiáš (advisor)
The thesis deals with the research of classification algorithms for face-based identification. The aim is to implement algorithms into an existing system for face recognition and the evaluation of the impect of individual classifiers. According to the survey of face recognition methods the following classifiers were chosen for implementation: K - Nearest Neighbours (K-NN), Support Vector Machines (SVM) and the Neural Networks. These classification algorithms were implemented in C++ (Microsoft Visual Studio 2010) using the open source library OpenCV. Furthermore, the IFaVID database and the methodology used to test the implemented algorithms were introduced.
|
|
|
The identification of objects in an image
Štěpán, Filip ; Malach, Tobiáš (referee) ; Boleček, Libor (advisor)
The aim of this paper is the creation of an algorithm for identification of objects in an image. The resulting programme will be able to process real visual data. This is the reason why the emphasis is put mainly on the complexity of the environment in which the objects are found, reliable segmentation and quality of the object identification. The paper is further focused on the detection and the identification of vertical traffic signs in an image that are found alongside road communication on the territory of the Czech Republic.
|
|
|
Face Recognition in Security and Surveillance Camera Systems
Malach, Tobiáš ; Říha, Kamil (referee) ; Hudec,, Róbert (referee) ; Poměnková, Jitka (advisor)
Tato práce se zabývá zvýšením úspěšnosti rozpoznávání obličejů v dohledových CCTV systémech a systémech kontroly vstupu. K dosažení tohoto cíle je využit nový přístup - optimalizace vzorů obličejů. Optimalizace tvorby vzorů umožní vytvořit vzory, které zajistí zvýšení úspěšnosti rozpoznání. Měření a další zvyšování úspěšnosti rozpoznávání obličejů vyžaduje naplnění následujících dílčích cílů této práce. Prvním cílem je návrh a sestavení reprezentativní databáze obličejů, která umožní dosáhnout věrohodných a statisticky spolehlivých výsledků rozpoznávání obličejů v dohledových CCTV systémech a systémech kontroly vstupu. Druhým cílem je vytvoření metodiky pro statisticky spolehlivé porovnání výsledků, která umožní konstatování relevantních závěrů. Třetím cílem je výzkum tvorby vzorů a jejich optimalizace. Z dosažených výsledků vyplývá, že optimalizace tvorby vzorů zvyšuje úspěšnost rozpoznávání v uvedených a náročných aplikacích typicky o 4-8%, a v některých případech i 15%. Optimalizace tvorby vzorů přispívá použitelnosti rozpoznávání obličejů v uvedených aplikacích.
|
|
|
Classifiaction algorithms for face-based identification systems
Hegr, Vojtěch ; Křupka, Aleš (referee) ; Malach, Tobiáš (advisor)
The thesis deals with the research of classification algorithms for face-based identification. The aim is to implement algorithms into an existing system for face recognition and the evaluation of the impect of individual classifiers. According to the survey of face recognition methods the following classifiers were chosen for implementation: K - Nearest Neighbours (K-NN), Support Vector Machines (SVM) and the Neural Networks. These classification algorithms were implemented in C++ (Microsoft Visual Studio 2010) using the open source library OpenCV. Furthermore, the IFaVID database and the methodology used to test the implemented algorithms were introduced.
|
|
|
The identification of objects in an image
Štěpán, Filip ; Malach, Tobiáš (referee) ; Boleček, Libor (advisor)
The aim of this paper is the creation of an algorithm for identification of objects in an image. The resulting programme will be able to process real visual data. This is the reason why the emphasis is put mainly on the complexity of the environment in which the objects are found, reliable segmentation and quality of the object identification. The paper is further focused on the detection and the identification of vertical traffic signs in an image that are found alongside road communication on the territory of the Czech Republic.
|
|
|
Face detection in image
Malach, Tobiáš ; Přinosil, Jiří (referee) ; Mézl, Martin (advisor)
This paper presents an overview of face detection methods. Keywords and basic principles of classification of images and it’s parts are explained. Significant part of this paper is occupied with presentation of Viola-Jones detector and it’s implementation in Matlab. Detector Viola-Jones ranks among the most used methods for face detection in practice, which was the reason for detailed analysis and subsequent implementation. Detector is theoretically described, basic steps of algorithm and training algorithm are discussed. Based on theoretical analysis, detector is implemented in Matlab. Properties of implemented detector are objectively evaluated and compared with of two different implementations.
|
|
|
Face recognition in video sequences
Malach, Tobiáš ; Průša,, Zdeněk (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
This thesis deals with design, implementation and testing of face recognition system processing video sequences captured by CCTV systems. The use of Local Binary Pattern Histograms (LPBH) and Nearest Neighbor (NN) classifier was suggested according to the survey of face recognition methods. Discrimination power of LBPH features was examined and individual informative features were searched based on Fisher discrimination ratio and mutual correlation. Cluster’s centorid method was utilized for pattern creation because of its best effect on system’s face recognition capability comparing several proposed methods. Software tool for effective face recognition system algorithms performance testing was developed. Video database IFaViD was assembled for training and performance testing of implemented face recognition system.
|
guest ::
RSS feed.