Analýza robustnosti a efektivity metod klasifikace obličeje v rámci biometrické identifikace

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá efektivitou a robustností metod klasifikace obličeje v rámci biometrické identifikace. Předmětem této práce je komparativní analýza neuronových sítí pro detekci a rozpoznání obličeje ze statických obrazových záznamů za využití simulační prostředí programu MATLAB. V první části této práce je obecný přehled metod využívaných pro rozpoznání obličeje. Poté se práce konkrétně věnuje neuronovým sítím, které jsou předmětem zkoumání. Následuje akvizice dat pro následnou analýzu tréninku a evaluaci výstupních dat. Poslední část práce je věnována návrhu možných vylepšení pro eventuální pokračování výzkumu.

This thesis deals with the effectiveness and robustness of facial classification methods in the biometric identification. The subject of this thesis is the comparative analysis of neural networks for face detection and recognition from static images using the MATLAB simulation interface. In the first part of this thesis, there is a general overview of the methods used for face recognition. After that, the thesis is specifically focused to neural networks, which are the subject of investigation. This is followed by data acquisition for subsequent training analysis and evaluation of the output data. The last part of the thesis is dedicated to the proposal of possible improvements for the eventual continuation of the research.