Současné metody počítačového rozpoznávání obličejů
Current methods of computer face recognition
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/186760Identifiers
Study Information System: 250935
Collections
- Kvalifikační práce [23201]
Author
Advisor
Referee
Dvořák, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Arts
Discipline
Information Studies and Librarianship
Department
Institute of Information Studies and Librarianship
Date of defense
5. 9. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Filozofická fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
zpracování obrazu|počítačové vidění|Eigenfaces|Fisherfaces|histogramy lokálních binárních vzorů|umělá inteligenceKeywords (English)
image processing|computer vision|Eigenfaces|Fisherfaces|Local Binary Pattern Histograms|artificial intelligenceBakalářská práce pojednává o metodách počítačového rozpoznávání lidského obličeje, což je významná oblast v počítačovém vidění. Cílem práce je provést přehled a porovnání nejznámějších metod rozpoznávání obličeje, s důrazem na ty, které využívají 2D fotografie. V teoretické části práce je nejprve uveden obor biometrie a následně popsán celý proces případ rozpoznávání obličeje po jednotlivých krocích. Jednotlivé metody rozpoznávání jsou zařazeny do skupin a u nejdůležitějších představitelů je popsán jejich postup, výhody a nevýhody. Praktická část práce se zaměřuje na testování tří metod - Eigenfaces, Fisherfaces a LBPH na malé databázi Georgia Tech Face Database. Největší úspěšnosti dosáhla metoda LBPH a nejnižší metoda Fisherfaces.
This bachelor thesis deals with methods of computer facial recognition, which is an important field in computer vision. The aim of the thesis is to compare and create a survey of the most well-known face recognition methods, with an emphasis on 2D picture-based methods. In the theoretical part of the thesis, the field of biometrics is first introduced and then the whole process of face recognition is described step by step. Recognition methods are then classified and the procedure, advantages and disadvantages are described for the most significant methods. The practical part of the paper focuses on testing three methods - Eigenfaces, Fisherfaces and LBPH on a small face database called Georgia Tech Face Database. The LBPH method achieved the highest success rate and the Fisherfaces method the lowest.