Pose-invariante Gesichtserkennung mit PCA

Sowohl die Gesichtserkennung als auch die Gesichtserkennung sind sehr interessante Bereiche auf dem Gebiet der Bildanalyse, des Computer Vision und der Mustererkennung, die in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit erhalten haben. Sie werden häufig für Sicherheits- und forensische Zwecke zur Identifizierung von Personen eingesetzt, z. B. bei der Videoüberwachung, an Flughäfen, im Straßenverkehr oder bei Terroranschlägen. Um die Informationen von Gesichtsbildern zu analysieren, sind schnellere, robuste und effiziente Algorithmen zur Gesichtserkennung und -identifizierung erforderlich. Dieses System hat Probleme bei der Erkennung von Personen mit unterschiedlichen Posen, Lichtverhältnissen, Gesichtsausdrücken und Gesichtsverdeckungen. Aufgrund der unterschiedlichen Posen relativ zur Kamera können bestimmte Merkmale wie Lächeln, offene Augen oder Mund, linke oder rechte Seite des Mundes oder der Augen, verdeckter Mund oder verdeckte Augen nicht richtig erkannt und extrahiert werden. Es wird eine kritische Aufgabe sein, eine Person mit unterschiedlichen Posen in vertikaler Richtung zu erkennen. In dieser Arbeit wird die Gesichtserkennung anhand des Hauttons durchgeführt. Durch PCA-Extraktmerkmale wird das System trainiert und getestet. Für den Gesichtserkennungsprozess wird der euklidische Abstand gemessen und auf dieser Grundlage wird das Gesicht mit dem minimalen Abstand erkannt.

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Nehal Patel erhielt 2012 ihren B.E.-Abschluss in Informationstechnologie von der G.T.U, Indien, und 2014 ihren M.Tech-Abschluss in Informationstechnologie von der CHARUSAT, Changa, Indien. Derzeit arbeitet sie als Assistenzprofessorin am Fachbereich Informationstechnologie der CHARUSAT, Changa, Indien.