| Abstract |
Atpazīšana ir process, kurā tiek identificēta vai verificēta personas identitāte. Sejas atpazīšanas sistēma ir tehnoloģija, kas spējīga verificēt un identificēt personu pēc viņa sejas.
Viens no galvenajiem darba uzdevumiem ir izveidot šādu atpazīšanas sistēmu, kas spēj video plūsmā detektēt un atpazīt personu, kuras attēls iepriekš saglabāts datu bāzē. Atpazīšanas sistēma sastāv no detektēšanas un atpazīšanas uzdevumiem. Katrs no šiem uzdevumiem tiek risināts ar dažādām metodēm un algoritmiem, kuri šī darba ietvaros tiek apskatīti un konkrēti: Hāra Kaskāde un Principālās komponentu analīzes algoritms ar Eigenface metodi, tiek izvēlēti darba praktiskajai daļai un nopietnai izpētei.
Kad atpazīšanas sistēma ir izveidota, tad tā tiek testēta eksperimentu gaitā. Tiek veikti 4 eksperimenti. Pirmais kontrolētos vides apstākļos mainot bilžu skaitu datu bāzē jeb treniņu kopā. Otrais eksperiments mainīgos vides apstākļos, izmantojot dažādas sejas izteiksmes, sejas rotas. Trešais un ceturtais, kontrolētos vides apstākļos divu personu atpazīšanai. Šie eksperimentu apstākļi, tiek mainīti, lai mērītu atpazīšanas sistēmas precizitāti. Visos eksperimentos šī datu bāze tiek palielināta ar attēliem, lai novērotu, kā neironu tīkls apmācās no attēliem un uzlabojas sejas atpazīšana.
Eksperimentu gaitā tiek novērots, ka sistēma darbojas labi, frontāliem sejas attēliem kontrolētos vides apstākļos līdz noteiktam datu bāzes lielumam. Precizitāti tomēr stipri ietekmē apgaismojums un ēnas, kur precizitāte krietni samazinās. Bet sejas rotas un sejas izteiksmes izteikti netraucē atpazīšanas procesam, ja netiek aizsegta liela daļa sejas. Šo izstrādāto atpazīšanas sistēmu var pielietot, piemēram, kāda offisa ietvaros, lai sekotu līdzi piederošo, nepiederošo personu apmeklējumam, gan no drošības viedokļa, gan no darbinieku uzskaites viedokļa.
Darba kopapmjoms ir 65 lappuses, tas satur 41 attēlus, 6 tabulas, 12 pielikumus un atsauces uz 29 informācijas avotiem. |
