Razlike

Slijede razlike između dviju inačica stranice.

--- racfor_wiki:tehnike_automatiziranog_prepoznavanja_lica_u_video_zapisima [2021/01/16 21:36]
imihaljek [Izazovna u prepoznavanju lica]
+++ racfor_wiki:tehnike_automatiziranog_prepoznavanja_lica_u_video_zapisima [2024/12/05 12:24] (trenutno)
@@ Redak 3: / Redak 3: @@
 ===== Sažetak =====
+Napredak u tehnologiji računalnog vida i mogućnost snimanja videozapisa pomoću mobilnih uređaja, nadzornih kamera izazvalo je potrebu izradu metoda za prepoznavanje ljudskih lica. Glavni cilj prepoznavanja I praćenja lica na temelju video zapisa je identificirati lica nepoznatih osoba. Postoje mnogi izazovi u prepoznavanju lica koje treba savladati. Ovaj rad će prikazati metode prepoznavanja ljudski lica s videozapisa te koji izazovi se mogu naći na tom putu,
 Keywords: lice, tehnike, učenje, video, modeli
@@ Redak 33: / Redak 33: @@
 === Eigenface ===
-Eigenface je algoritam koji se koristi kako bi se prepoznale karakteristike lica na slici. Korisit se metom analize glavnih komponenata (eng. Principle Compnent Analysis, PCA). U ovoj metodi temeljni je koncept prepoznati lice uzimajući  jedinstvene informacije o licu. Zatim se te informacije enkodiraju i uspoređuju s dekodiranim razultatom prethodne slike kako je prikazano na slici 1. Dekdiranje se izvodi računanjem eigenvektora koji se zapisuju u pripadajuću matricu. Međutim, ovaj algoritam je prikladan samo za lica koja se na slici vide isključivo s prednje strane.
+Eigenface je algoritam koji se koristi kako bi se prepoznale karakteristike lica na slici. Koristi se metodom analize glavnih komponenata (eng. Principle Component Analysis, PCA). U ovoj metodi temeljni je koncept prepoznati lice uzimajući  jedinstvene informacije o licu. Zatim se te informacije enkodiraju i uspoređuju s dekodiranim rezultatom prethodne slike kako je prikazano na slici 1. Dekodiranje se izvodi računanjem eigenvektora koji se zapisuju u pripadajuću matricu. Međutim, ovaj algoritam je prikladan samo za lica koja se na slici vide isključivo s prednje strane.
 {{ :racfor_wiki:summary.jpg?400 |}}
 === Umjetna neuronska mreža ===
-Neuronska mreža je učinkovita kod prepoznavanja lica, a široko se koristi nakon pojave umjetne inteligencije. Sastoji se od mreže u kojoj su neuroni raspoređeni u obliku slojeva. Točnost prepoznavanja lica povećano je uz pomoć dubokog učenja. Uči se na slikama kojima se izmjenjue osvjetljene, kut i oštrina. Glavni nedostatak neuronske mreže je da je potrebno određeno vrijeme kako bi se algoritam naučio prepoznavati lica.
+Neuronska mreža je učinkovita kod prepoznavanja lica, a široko se koristi nakon pojave umjetne inteligencije. Sastoji se od mreže u kojoj su neuroni raspoređeni u obliku slojeva. Točnost prepoznavanja lica povećano je uz pomoć dubokog učenja. Uči se na slikama kojima se izmjenjuje osvjetljenje, kut i oštrina. Glavni nedostatak neuronske mreže je da je potrebno određeno vrijeme kako bi se algoritam naučio prepoznavati lica.
 === Metoda potpunih vektora ===
-Metoda potpunih vektora je vrsta nadziranog algoritma učenja koji koristi podatke za klasifikacijsku i regresijsku analizu. Ona pruža učinkovitu detekciju lica na slikama velikih dimenzija. Metoda je vrlo učinkovita ako se u fazi učenja korisiti veliki skup podataka.
+Metoda potpunih vektora je vrsta nadziranog algoritma učenja koji koristi podatke za klasifikacijsku i regresijsku analizu. Ona pruža učinkovitu detekciju lica na slikama velikih dimenzija. Metoda je vrlo učinkovita ako se u fazi učenja koristi veliki skup podataka.
 === Gabor Wavelet ===
-Denni Gabor je 1946. predstavio alat za uklanjanje šuma na slikama nazvanim Gabor filterom. Ova tehnika se korisiti za praćenje i procjenu položaja lica na slici. Na slici 2 je prikazano kako  Gaborov Walvetaova transformacija koja ima karakteristike koje mu omogućuju ocrtavanje prostora, prostorne frekvencije, selekcije i orijentacije. Glavne prednosti Gabor Waveleta  su redukcija značajki lica i njegova globalna zastupljenost u prepoznavanje lica.
+Denni Gabor je 1946. predstavio alat za uklanjanje šuma na slikama nazvanim Gabor filterom [3]. Ova tehnika se koristi za praćenje i procjenu položaja lica na slici. Na slici 2 je prikazano kako  Gaborov Walvetaova transformacija koja ima karakteristike koje mu omogućuju ocrtavanje prostora, prostorne frekvencije, selekcije i orijentacije. Glavne prednosti Gabor Waveleta  su redukcija značajki lica i njegova globalna zastupljenost u prepoznavanje lica.
 {{ :racfor_wiki:gabor_wavelet.png?400 |}}
 === Skriveni Markovljev model ===
-Skriveni Markovljev model je tehnika statističkog modeliranja u kojoj se sustav podvrgava Markovljevom procesu sa skrivenim stanjima. Ova metoda je dobo uspostavljena u prepoznavanju vremenskog uzorka i učenju. Trenutno se koristi za prepoznavanje izraza lica, ali se također može primjeniti na prepoznavanje lica u video sekvencama. Potreban je slijed 1D slika koje su prethodno kronološki posložene.
+Skriveni Markovljev model je tehnika statističkog modeliranja u kojoj se sustav podvrgava Markovljevom procesu sa skrivenim stanjima. Ova metoda je dobro uspostavljena u prepoznavanju vremenskog uzorka i učenju. Trenutno se koristi za prepoznavanje izraza lica, ali se također može primijeniti na prepoznavanje lica u video sekvencama. Potreban je slijed 1D slika koje su prethodno kronološki posložene. Postoje Markovljevi modeli s više stanja, a u praksi su se najbolje pokazali modeli s pet i sedam stanja. Model s pet stanja dijeli lice na pet grupa, a to su: oči, nos, usta, brada i čelo za slike gdje se lice vidi frontalno. Broj stanja može se dodati ili oduzeti ovisno o zahtjevima sustava. Model sa sedam stanja pruža više detalja i brži je u prepoznavanju lica.
 ===== Zaključak =====
+Proučavanje i prepoznavanje lica i daje je područje za istraživanje još dugi niz godina. Nakon detaljne analize otkrilo se da je metoda analize glavnih komponenata najprikladnija za frontalno prepoznavanje lica [1]. Za lica pod različitim kutovima i pod varijabilnim osvjetljenjem najbolje rezultate daje Gabor metoda [2]. Zaključuje se da još uvijek postoji jaz između studije prepoznavanja lica i stvarnih implementiranih metoda. Nadalje, prepoznavanje emocionalnog ljudskog ponašanja pokazuje perspektivno područje za buduća istraživanja.

racfor_wiki/tehnike_automatiziranog_prepoznavanja_lica_u_video_zapisima.1610832977.txt.gz · Zadnja izmjena: 2024/12/05 12:23 (vanjsko uređivanje)