1 / 17

Rozpoznawania twarzy

Rozpoznawania twarzy. mgr inż. Rafał Komański styczeń 2004. Wprowadzenie. automatyczne przetwarzanie twarzy zastosowanie sieci neuronowe. Podstawowe pojęcia. detekcja twarzy rozpoznawanie twarzy analiza wyrazu twarzy kategoryzacja na podstawie rysów twarzy. Detekcja twarzy.

arlo
Download Presentation

Rozpoznawania twarzy

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Rozpoznawania twarzy mgr inż. Rafał Komański styczeń 2004

  2. Wprowadzenie • automatyczne przetwarzanie twarzy • zastosowanie • sieci neuronowe

  3. Podstawowe pojęcia • detekcja twarzy • rozpoznawanie twarzy • analiza wyrazu twarzy • kategoryzacja na podstawie rysów twarzy

  4. Detekcja twarzy • potrzeba znalezienia twarzy na obrazie • lokalizacja • przykład:

  5. Rozpoznawanie twarzy • baza danych i porównywanie twarzy • modele analityczne • modele oparte na sieciach neuronowych

  6. Podstawowe pojęcia • detekcja twarzy • rozpoznawanie twarzy • analiza wyrazu twarzy • kategoryzacja na podstawie rysów twarzy • reprezentacja twarzy

  7. Reprezentacja twarzy 128  128 64  64 32  32 16  16 8 bpp 4 bpp 2 bpp 1 bpp

  8. Pamięci skojarzeniowe • zapamiętanie danych wejściowych • odtworzanie zapamiętanych danych • poprawne odtworzanie wersji • uszkodzonej • zaszumionej • adresowanie kontekstowe

  9. Sieci autoasocjacyjne • Sieć Hopfielda • Dwuwarstwowy perceptron

  10. Sieć Hopfielda • jednowarstwowa, rekurencyjna • dyskretna • tryb uczenia • reguła Hebba • tryb odtworzeniowy • synchronicznie

  11. Dwuwarstwowy perceptron • dwuwarstwowa, neurony sigmoidalne • propagacja wsteczna (backpropagation) • wolna zbieżność • uczenie jako zadanie optymalizacyjne • metoda gradientów sprzężonychz regularyzacją (Moller)

  12. Wyniki • poprawne odtwarzanie nauczonych obrazów

  13. Wyniki - c.d. • zadowalające odtwarzanie częściowo zniekształconych lub zasłoniętych obrazów

  14. Wyniki - c.d. • potwierdzenie możliwości wykorzystania pamięci autoasocjacyjnych do zapamiętywania i odtwarzania obrazów twarzy • wady: • długi czas uczenie i odtwarzania sieci Hopfielda • bardzo długi czas uczenia sieci BP, nie zawsze zakończony sukcesem

  15. Problemy • Zmienne oświetlenie • Różne położenie twarzy na obrazach

  16. Podsumowanie • rozpoznawanie twarzy • możliwość wykorzystania sieci autoasocjacyjnych do zapamiętywaniai odtwarzania obrazów twarzy • problemy

  17. Koniec Dziękuję za uwagę

More Related