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Face Detection

Face Detection. Hauptseminar Smart Environments Oliver Heyn Betreuer: Matthias Wimmer Lehrstuhl Informatik IX 6. November 2003. Einleitung. Einleitung Verschiedene Methoden Example-based Face Detection. Was verstehen wir unter Gesichtserkennung?

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Presentation Transcript

  1. Face Detection Hauptseminar Smart Environments Oliver Heyn Betreuer: Matthias Wimmer Lehrstuhl Informatik IX 6. November 2003

  2. Einleitung • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • Was verstehen wir unter Gesichtserkennung? • Wieso ist Gesichteserkennung wichtig für unser Seminar? • Hauptprobleme der Gesichtserkennung • 3 Dimensionalität (Posen) • Vorhanden oder Nichtvorhandensein von einzelnen Komponenten • Gesichtsausdruck • Sichtbarkeit • Bildzustand Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  3. Wissenbasierte Methode Gesichtslokalisierung in Bildern • Einleitung • Verschiedene Methoden • - Wissenbasierte Methode • - Template-Matching • Example-based Face Detection Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  4. Template Matching Methodes Gesichtslokalisierung in Bildern • Einleitung • Verschiedene Methoden • - Wissenbasierte Methode • - Template-Matching • Example-based Face Detection Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  5. Example-Based Face Detection • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • + Vorberechnungen • + Positive Prototypen • + Negative Prototypen • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate Vorberechnungen: • Skalierung • Maskierung • Helligkeitskorrektur Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  6. Positive Prototypen Konstruktion des Verteilungsbasierten Modells • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • + Vorberechnungen • + Positive Prototypen • + Negative Prototypen • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  7. Positive Prototypen • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • + Vorberechnungen • + Positive Prototypen • + Negative Prototypen • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate Algorithmus zum Erzeugen des Verteilungsmodells • Erzeugung der 6 Mittelpunkte und Zuteilung der Daten • Initialisierung der Kovarianzmatrizen • …Neuberechnung der Mittelpunkte • …….Neuverteilung der Daten …….(Mahalanobis-Distanz) • …Neuberechnung der Kovarianzmatrizen • …Neuverteilung der Daten (Mahalanobis-Distanz) • Ausgabe (Mittelpunkte,Cluster,Kovarianzmatrizen) Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  8. Negative Prototypen • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • + Vorberechnungen • + Positive Prototypen • + Negative Prototypen • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  9. Überblick: Vergleich von Bildern mit dem Modell • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • + Zwei-Werte-Distanz-Metrik ~ Erste Komponente ~ Zweite Komponente • - Klassifizierer • - Resultate Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  10. Zwei-Werte Distanz Metrik • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • + Zwei-Werte-Distanz-Metrik ~ Erste Komponente ~ Zweite Komponente • - Klassifizierer • - Resultate Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  11. Erste Komponente • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • + Zwei-Werte-Distanz-Metrik ~ Erste Komponente ~ Zweite Komponente • - Klassifizierer • - Resultate • Das Testbild wird in einen 75 dimensionalen Sub-Raum projiziert • Der Sub-Raum wird durch die 75 größten Eigenvektoren des zu vergleichenden Clusters aufgespannt • Die Mahalanobische-Distanz zum Cluster-Mittelpunkt wird berechnet und ergibt die erste Distanz-Komponente Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  12. Zweite Komonente • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • + Zwei-Werte-Distanz-Metrik ~ Erste Komponente ~ Zweite Komponente • - Klassifizierer • - Resultate • Das Testbild wird in einen 75 dimensionalen Sub-Raum projiziert • Es wird die Euklidische-Distanz zwischen der Projektion und dem Testbild bestimmt • Dieser Wert ergibt die zweite Distanz-Komponente • Sie ergänzt die erste Komponente um die Distanz die dort nicht berücksichtigt wurde Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  13. Multi-Layer-Perceptron Bewertung durch einen Klassifizierer • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • + Multi-Layer-Perceptron • - Resultate Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  14. Resultate • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate • + Bilder • + Tabellen Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  15. Resultate • Einleitung • Verschiedene Methoden • Example-based Face Detection • - Konstruktion • - Vergleich mit dem Modell • - Klassifizierer • - Resultate • + Bilder • + Tabellen Face Detection - Hauptseminar Smart Environments

  16. ENDE Vielen Dank für die Aufmerksamkeit

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