Digitale Gesichtserkennung: Theoretischer Uberblick und praktische C++-Implementierung

Das vorliegende Fachbuch befasst sich mit Algorithmen und Techniken zur Gesichtsentdeckung sowie zur Gesichtserkennung bzw. Gesichtswiedererkennung. Das hauptsachlich behandelte Thema ist die Wiedererkennung von Personen aufgrund zuvor erlernter biometrischer Informationen. Einleitend wird der derzeitige Stand der Forschung prsentiert. Dieser berblick behandelt sowohl 2D- als auch 3D-basierende Algorithmen zur Gesichtsentdeckung und Gesichtserkennung. Beispielsweise wird die Gesichtsentdeckung durch Bildreduzierung um Hintergrundinformationen, durch die Auswertung von Farbinformationen, durch Erkennung von Bewegungen und durch Geometrievergleiche beschrieben. Die leistungsfhige und heutzutage gngigste Gesichtsentdeckungsmethode, die Viola-Jones-Methode, wird eingehend diskutiert und als C++-Programmcode implementiert. Die theoretische Behandlung verschiedener Gesichtserkennungsalgorithmen, wie Erkennung mittels Hidden Markov Models, durch Elastic Bunch Graph Matching, mit Hilfe von 3D Morphable Models, durch 3D Face Recognition sowie durch Anwendung von Fisherfaces oder Eigenfaces, fhrt zur praktischen Gesichtserkennungsimplementierung. Dabei werden Gesichter in einem Webcam-Stream automatisch entdeckt, in den Graustufenbereich transformiert und aus der Aufnahme extrahiert. Die normalisierte Gesichtsabbildung wird an den Gesichtserkennungsteil der Software weitergereicht, der die Wiedererkennung bekannter Personen oder die Erlernung unbekannter Gesichter mit Hilfe des Eigenfaces-Algorithmus durchfhrt. Die selbst geschriebene Software wurde mit einem kleinen Set an Bildern von Personen getestet und erreichte dabei eine Erkennungsrate von 95,83 %. Das vorliegende Fachbuch beschreibt die Funktionsweise des Programms detailliert. Der C++-Code ist im Buch enthalten und bedient sich der frei erhltlichen Open Computer Vision Library.