Současné metody počítačového rozpoznávání obličejů
Current methods of computer face recognition
bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/186760Identifikátory
SIS: 250935
Kolekce
- Kvalifikační práce [23973]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Dvořák, Jan
Fakulta / součást
Filozofická fakulta
Obor
Informační studia a knihovnictví
Katedra / ústav / klinika
Ústav informačních studií a knihovnictví
Datum obhajoby
5. 9. 2023
Nakladatel
Univerzita Karlova, Filozofická fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
zpracování obrazu|počítačové vidění|Eigenfaces|Fisherfaces|histogramy lokálních binárních vzorů|umělá inteligenceKlíčová slova (anglicky)
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.