Klasifikační algoritmy pro systémy identifikace osob podle obličeje

Abstract

Práce se zabývá rešerší klasifikačních algoritmů pro identifikaci osob podle obličeje. Cílem práce je implementace algoritmů do existujícího systému pro rozpoznávání obličejů a vyhodnocení vlivu jednotlivých klasifikátorů. Na základě provedené rešerše byly k implementaci vybrány následující klasifikátory: algoritmus k - nejbližších sousedů (K-NN), metoda podpůrných vektorů (SVM) a neuronové sítě (NN). Tyto klasifikační algoritmy byly implementovány v jazyce C++ s využitím open source knihovny OpenCV. Dále byla představena snímková databáze IFaVID a testovací metodologie implementovaných algoritmů.

The thesis deals with the research of classification algorithms for face-based identification. The aim is to implement algorithms into an existing system for face recognition and the evaluation of the impect of individual classifiers. According to the survey of face recognition methods the following classifiers were chosen for implementation: K - Nearest Neighbours (K-NN), Support Vector Machines (SVM) and the Neural Networks. These classification algorithms were implemented in C++ (Microsoft Visual Studio 2010) using the open source library OpenCV. Furthermore, the IFaVID database and the methodology used to test the implemented algorithms were introduced.