Monitorovací systém laboratória založený na detekcii tváre

Bc. Peter Gvizd

Master's thesis

Monitorovací systém laboratoře založený na detekci tváře

Anotácia:

V posledních letech nastal velký pokrok v detekci a identifikaci tváře pomocí počítačového vidění. Optimalizace algoritmů zašla až do bodu, kdy je detekce tváře možná na mobilních zařízeních. Tato diplomová práce se na začátku věnuje teore-tickému rozboru běžně používaných algoritmů pro detekci a identifikaci tváře, jako jsou například Haarové příznaky, LBP, EigenFaces a FisherFaces. Kromě běžně používaných přístupů se práce také věnuje modernějším přístupům, jako jsou CNN nebo FaceNet od firmy Google. Cílem práce je návrh a implementace automatizovaného monitorovacího systému laboratoře založeného právě na výše zmíněných algoritmech. V rámci návrhu monitorovacího systému jsou jednotlivé algoritmy porovnány a je zhodnocená jejich úspěšnost a možnost aplikace v rámci výsledného řešení.

Abstract:

In the last decades there has been such a fundamental development in the technologies including technologies focusing on face detection and identification supported by computer vision. Algorithm optimization has reached the point, when face detection is possible on mobile devices. At the outset, this work analy-ses common used algorithms for face detection and identification, for instance Haar features, LBP, EigenFaces and FisherFaces. Moreover, this work focuses on more up-to-date approaches of this topic, such as convolutional neural networks, or FaceNet from Google. The goal of this work is a design and its subsequent im-plementation of an automated, monitoring system designated for a lab, which is based on aforementioned algorithms. Within the design of the monitoring system, algorithms are compared with each other and their success rate and possible ap-plication in the final solution is evaluated.

Abstract:

V posledných rokoch nastal veľký pokrok v detekcii a identifikácii tváre po-mocou počítačového videnia. Optimalizácia algoritmov zašla až do bodu, keď je detekcia tváre možná na mobilných zariadeniach. Táto diplomová práca sa na za-čiatku venuje teoretickému rozboru bežne používaných algoritmov pre detekciu a identifikáciu tváre ako sú napríklad Haarove príznaky, LBP, EigenFaces a Fisher-Faces algoritmy. Okrem bežne používaných prístupov sa práca venuje aj moder-nejším prístupom ako sú CNN alebo FaceNet od firmy Google. Cieľom práce je ďalej návrh a implementácia automatizovaného monitorovacieho systému labora-tória založeného práve na týchto algoritmoch. V rámci návrhu monitorovacieho systému sú jednotlivé algoritmy porovnané a je zhodnotená ich úspešnosť a mož-nosť aplikácie v rámci výsledného riešenia.

Kľúčové slová

LBP, Počítačové vidění, identifikace tváře, sledování objektů, OpenCV, HOG, CNN, EigenFaces, Haarove příznaky, FaceNet, detekce tváře, FisherFace

Keywords

Haar features, EigenFaces, Computer vision, face detection, face recognition, object tracking, OpenCV, HOG, LBP, FisherFace, CNN, FaceNet

Kľúčové slová

OpenCV, sledovanie objektov, HOG, Počítačové videnie, detekcia tváre, identifikácia tváre, LBP, EigenFaces, FisherFace, CNN, Haarove príznaky, FaceNet

Jazyk práce: Slovak

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 1. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: Ing. Vít Ondroušek, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / odbor:
Engineering Informatics / Automation Control and Informatics