Biometrické systémy, konkrétně systémy rozpoznávání tváře, jsou široce využívané v mnoha různých typech aplikací. Typickým příkladem takové aplikace je v současné době inteligentní TV se systémem rozpoznávání tváří. Rozpoznávání tváří ve smart TV se používá na autentifikaci uživatele. Na základě toho mohou být poskytnuty personalizované služby nebo doporučeny různé programy. Systémy rozpoznávání tváří by měly pracovat v reálném čase a měly by být schopny rozpoznat jednu nebo více identit/osob. Většina z těchto systémů má v sobě zahrnuto též grafické uživatelské rozhraní pro automatický proces trénování (Obr. 2.2).
Obvykle 2D úloha rozpoznávání tváří vyžaduje zpracování vstupu z fotoaparátu nebo kamery. Hlavní proces rozpoznávání tváří se skládá z těchto částečných úloh:
- Získání vstupního obrazu - čte obraz z kamery, převede ho do formátu požadovaného systémem a odevzdá ho dále ke zpracování
- lokalizace tváře - lokalizuje tváře v obraze a přiradí jim souřadnice. Lokalizační algoritmus je určen v závislosti na použitém fotoaparátu/kameře.
- trénovací proces – využívá shlukovací algoritmy jako např. K-means
- předzpracování lokalizovaných tváři zahrnuje optimalizaci histogramu
- normalizace – např. změna rozměrů obrázku
- získávání příznaků – získává příznaky z předzpracovaných tváří, např. LBP využití
- klasifikace tváří (v obraze) – využívá metody jako Support Vector Machines nebo K-Nearest Neighbor Distance Matching
- sledování tváři (v obraze) - Obvykle se sledují jen tváře z přední strany, protože drtivá většina metod rozpoznávání tváří je spolehlivá jen při práci s čelním snímkem tváře. Jakmile je tvář rozpoznaná, začne sledování, což výrazně šetří výpočetní zdroje a umožňuje sledovat objekt i po změnách pózy [3]. Takže informace o rozpoznaném uživateli se pošle jako výstup ze systému.
Obr. 2.2 – Příklad trénovacího GUI u systému s rozpoznáním tváře