Welche Kategorien von Gesichtserkennungstechniken sind Ihnen bekannt?

Question

Answer 1

Erscheinungsbasierte Erkennung:
Funktioniert vor allem mit starren, frontal aufgenommenen Bildern mit einer klar vorgegebenen Pose und guter Beleuchtung. Erkennung von Gesichtern in Bildern ist nur eine Untermenge von der Erkennung von Objekten in Bildern.

Modellbasierte Erkennung:
Versuchen eine posenunabhängige Erkennung durch die Abbildung des Gesichts durch ein Modell. Dafür müssen verschiedenen Fiducal Points im Gesicht erkannt werden, was die Komplexität der Methode deutlich erhöht.

Texturbasierte Erkennung:

Robuster und weniger sensitiv für Beleuchtung als erscheinungsbasierte Verfahren. Scale Invariant Feature Transformation und Local Binary Pattern gehören zu den Verfahren dieser Gruppe.

Template Matching:
Dabei werden Gesichtsregionen vorgegeben, die im zu verarbeitenden Gesichtsbild gesucht werden. Daraufhin werden die graphischen Merkmale dieser Bereiche mathematisch mit denen des Referenzbildes kombiniert und daraus die Ähnlichkeit berechnet.

Elastische Graphen:
Mittels graphischer Analyse werden markante Stellen (Augen, Nasenspitze, Kinn etc.) gesucht und über Linien zu einem Gittermodell verbunden. Mithilfe des Gittermodells wird das zu verarbeitende Gesicht normiert (gedreht/gestreckt/angepasst), so dass die beiden Gesichter übereinander gelegt werden können. Die verbleibenden Unterschiedene sind dabei das Maß für die Ähnlichkeit.

Geometrische Merkmale:
Ähnlich dem Verfahren der elastischen Graphen werden markante Stellen ermittelt. Ihre relative Position zueinander bilden dabei den mathematischen Vektor. Zwischen diesen und dem Vergleichsbild werden Abstände bzw. Ähnlichkeiten bestimmt.

Eigenfaces:
Grundlage dieses Verfahrens ist eine Sammlung von Basisgesichtern die so kombiniert werden, dass sie dem zu verarbeitenden Bild so ähnlich wie möglich sind. Die Koeffizienten, die zu der passenden Kombination geführt haben, bilden das Template.

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