Apšvietimo normalizavimo algoritmų tyrimas veidams atpažinti

Abstract

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamos veido atpažinimo ir apšvietimo normalizavimo technologijos. Pasiūlytas naujas efektyvus apšvietimo normalizavimo algoritmas, kuris realizuotas naudojant \"OpenCV\" ir \"MS Visual Studio C++\" programinę įrangą. Ištirtas siūlomo metodo efektyvumas bei nustatyti optimalūs PCA, LDA ir LBP veido atpažinimo metodų parametrai. Eksperimentiniai tyrimai atlikti naudojant Multimedijos ir kompiuterinio dizaino laboratorijos veidų duomenų bazę. Darbą sudaro 5 dalys: įvadas, veido atpažinimo ir apšvietimo normalizavimo algoritmų apžvalga, siūlomo metodo integracijos kartu su \"OpenCV\" metodologijos aprašymas bei eksperimentinis sukurtos sistemos įvertinimas. Pateikiamos darbo išvados. Darbo apimtis - 77 p. teksto be priedų, 23 iliustr., 10 lent., 56 bibliografiniai šaltiniai.

This thesis examines facial recognition and illumination normalization technologies. The new and more efficient lighting normalization algorithm, which is implemented by using \"OpenCV\" and \"MS Visual Studio C ++\" software is proposed. The effectiveness of the proposed method is investigated and the optimal PCA, LDA and LBP method parameters are determined. Experimental studies are carried out by using the Multimedia and computer design laboratory face database. The work consists of 5 parts: introduction, face recognition and lighting normalization algorithm analysis, the methodology of proposed method integration with \"OpenCV\" and description of the experimental results. Thesis summary is presented. Work scope - 77 p. of text, 23 pictures, 10 tables, 56 references.