Lista przedmiotów z materiałami udostępnionymi dla studentów

Dla_studentów
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Dariusz Kuc

Detekcja twarzy w obrazach


Face detection


Opiekun pracy dyplomowej: prof. dr hab. inż. Krzysztof Ślot
Praca dyplomowa inżynierska obroniona 2011-02-16
Streszczenie pracy dyplomowej:
W pracy została poruszona problematyka automatycznej analizy obrazów pod kątem detekcji wystąpienia w nich obiektów, należących do określonych kategorii. Zadaniem postawionym do realizacji było wdrożenie metody transformacyjnej, bazującej na dekompozycji obrazu przy użyciu rodziny funkcji bazowych, którą w tym przypadku tworzą falki Haara. Kategorią obiektów, której wykrywanie miało być celem programu, były twarze. Stworzony algorytm został wykorzystany w programie, który na bieżąco dokonuje analizy obrazów pochodzących z kamery. W wyniku jego działania zostają wskazywane w czasie rzeczywistym lokalizacje oraz rozmiary wykrytych twarzy. Mając na uwadze założenia przyjęte podczas tworzenia algorytmu, odnoszące się do pozycji fotografowanych twarzy oraz warunków w jakich czynność ta następuje, przeprowadziłem serię testów. Dzięki nim mogłem dokonać oceny jakościowej samego algorytmu, a także określić przydatność transformacji Haara w zakresie analizy obrazów pod kątem detekcji twarzy. Ograniczenia dostrzeżone podczas wykonanych badań okazały się w większości przypadków wynikiem niedoskonałości samego algorytmu. Przy obserwacji każdego z nich określiłem przyczynę obecności i podałem propozycje sposobów wyeliminowania. Charakter niedoskonałości analizy oraz ogólne funkcjonowanie programu, pozwoliło mi wydać pozytywny werdykt na temat wykorzystanej metody.
Abstract:
The presented dissertation is concerned with developing new software tools for implementing pattern recognition algorithms. The specific task of interest was face detection in natural images and the specific method that has been examined was the Ada-Boost classification that utilizes image description based on Haar-Transform image decomposition. As a result, a computer program, written in C++ was written. The program allows to detect faces in images taken from a camera in real-time. Detection performance of the program is satisfactory - faces of different sizes and at different locations can be correctly found in images of varying contrast, if two main assumptions: frontal pose and no tilt are satisifed.