20.500.12556/DKUM-14236 ALGORITMI ZA PREDOBDELAVO SLIK IN PRIMERJAVA METOD ZA RAZPOZNAVO OBRAZOV ALGORITHMS FOR IMAGE PRE-PROCESSING AND COMPARISON OF METHODS FOR FACE RECOGNITION Zaradi visokih teženj trga po varnih sistemih, ki temeljijo na identifikaciji s pomočjo biometričnih podatkov, ostaja razpoznava obrazov atraktivno raziskovalno področje. V tem diplomskem delu obravnavamo razpoznavanje obrazov tako iz vidika predobdelave vhodnih podatkov kot tudi iz vidika analize uspešnosti različnih pristopov. Najprej predstavimo naš postopek za normalizacijo slike obraza. Ta za izločevanje šuma iz vhodnih podatkov združuje različne geometrijske tehnike s tehnikami umetne inteligence in računalniškega vida. Tako obdelane slike so vhod v postopke za razpoznavo obrazov, implementirane v okviru tega diplomskega dela. Ob splošni predstavitvi postopkov razpoznave obrazov natančneje opišemo tri izmed najpomembnejših. Podrobno predstavimo njihovo implementacijo in podamo primerjavo njihovih uspešnosti. Ker za razpoznavo obrazov uporabljamo tudi statistične pristope, ki so pogosto podvrženi vplivom učne množice, rezultate podrobneje analiziramo tudi iz tega vidika. Because of market demands for secure systems based on biometrical identification, face recognition remains an appealing field in the research community. In this diploma work we discuss face recognition from the view of input data pre-processing and performance analysis of different methods. Initially, we present our method for the normalization of a face image. For the purpose of noise removal from input data, various geometric techniques are combined with techniques from artificial intelligence and computer vision. The images processed in that way are the input in the face recognition techniques, implemented in the course of this diploma work. Beside a general presentation of the face recognition techniques, three of them are described more precisely. Their implementation is given in detail and a comparison of their successfulness is presented. Because also statistical methods are used (they are often influenced by the learning sets), the results are analyzed from that point of view as well. razpoznava obrazov normalizirana slika obraza PCA LDA Gaborjeva valčna transformacija vpliv učne množice face recognition normalized facial image PCA LDA Gabor wavelet transformation influence of the learning set true true false [S. Gangl] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo 2010-06-02 15:16:28 2010-06-07 10:36:29 2022-04-12 11:51:05 2023-12-17 03:16:22 2010 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.932(043.2) 14302486 URN:SI:UM:DK:WUKGS0GI UNI_Gangl_Simon_2010.pdf UNI_Gangl_Simon_2010.pdf 1 09A45A159375CF7EEB4762B01E2365CC d59c30617380cac60d267d799b33624707cad3393c58f07bbed8c9c08b318398 1b8113c3-7c04-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/dfa18556-6e14-4a80-826c-097482a5f4cd https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=15046 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0