3 Rozpoznanie tváre
3.4 Lokalizácia a rozpoznanie tváre

Biometrické systémy, konkrétne systémy rozpoznávania tváre, sú široko využívané v mnohých rôznych typoch aplikácií. Typickým príkladom takejto aplikácie v súčasnej dobe je inteligentná TV so systémom rozpoznávania tvárí. Rozpoznávanie tvárí v smart TV sa používa na autentifikáciu používateľa. Na základe toho môžu byť poskytnuté personalizované služby alebo odporučené rôzne programy. Systémy rozpoznávania tvárí by mali pracovať v reálnom čase a mali by byť schopné rozpoznať jednu alebo viac identít/osôb. Väčšina z týchto systémov má v sebe zahrnuté tiež grafické užívateľské rozhranie pre automatický proces trénovania (Fig. 2.2).

Obvykle 2D prístup rozpoznávania tvárí vyžaduje spracovanie vstupu z fotoaparátu alebo kamery. Hlavný proces rozpoznávania tvárí sa skladá z týchto čiastkových úloh:

  • Získanie vstupného obrazu - číta obraz z kamery, prevedie ho do formátu požadovaného systémom a odovzdá ho ďalej na spracovanie
  • Lokalizácia tváre - lokalizuje tváre v obraze a priradí mu súradnice. V závislosti na použitom fotoaparáte/kamere je určený lokalizačný algoritmus.
  • Trénovací proces – využíva zhlukovacie algoritmy ako napr. K-means
  • Predspracovanie lokalizovaných tvári zahŕňa optimalizáciu histogramu
  • Normalizácia – napr. zmena rozmerov obrázku
  • Získavanie príznakov – získava príznaky z predspracovaných tvári, napr. LBP využitie
  • Klasifikácia tvári (v obraze) – využíva metódy ako Support Vector Machines alebo K-Nearest neighbor distance matching
  • Sledovanie tvári (v obraze) - zvyčajne sa sledujú iba tváre z prednej strany, pretože drvivá väčšina metód rozpoznávania tvárí je spoľahlivá len pri práci s čelným snímkom tváre. Akonáhle je tvár rozpoznaná, začne sledovanie, čo výrazne šetrí výpočtové zdroje a umožňuje sledovať objekt aj po zmenách pózy [3]. Takže informácia o rozpoznanom používateľovi sa pošle ako výstup zo systému.
image
image
Fig. 2.2 – Príklad trénovacieho GUI pri systéme s rozpoznaním tváre (GUI ponúka možnosť pridať nového používateľa stlačením tlačidla ‘Add Person‘, trénovanie databázy stlačením tlačidla ‘Train Database‘. Na obrazovke vidieť stav nahrávania – ‚Capturing‘ a množstvo zachytených rámcov – ‚Captured frames‘.)