3 Gesichtserkennung
3.1 Gesichtserkennungsmethoden

Gesichtserkennungssysteme werden in zwei Kategorien eingeteilt: Verifizierung und Identifizierung.

Die Gesichts-Überprüfung erfolgt in Form einer 1:1-Übereinstimmung. In diesem Prozess wird ein Gesicht einer Person, dessen Identität überprüft werden soll, mit einem Bild als Vorlage verglichen.

Im Gegensatz dazu, ist die Gesichtserkennung ein 1:N Problem. Das Gesicht wird mit allen Bildern einer Gesicht-Datenbank verglichen, um die Identität der Person festzustellen.

Wenn unklar ist, ob sich das getestete Gesicht in der Systemdatenbank befindet, wird wie folgt verfahren. Das Bild des Gesichts wird auch mit allen Bildern in der Datenbank verglichen, wobei für jedes eine Wahrscheinlichkeit berechnet wird. Alle diese Wahrscheinlichkeiten werden nach numerischen Werten geordnet: der höchste Wert steht am Anfang. Falls die Wahrscheinlichkeit den Vorgabewert übersteigt, benachrichtigt uns das System über das Ergebnis [1].

Die ausgewählten Standard-2D-Methoden der Gesichtserkennung:

- Lineare / nichtlineare Methoden der Bildprojektion
  - Principal Component Analysis (PCA) - die Methode, basierend auf PCA nennt sich Erkennung des Eigengesichts. Die Hauptidee der PCA ist es, einen Datenraum in eine lineare Kombination aus einer kleinen Sammlung von Basen, die paarweise orthogonal sind und die Richtungen der maximalen Varianz in dem Trainingssatz haben, zu trennen [4].
  - Kernel PCA (KPCA) - ist eine Methode der nichtlinearen Merkmalsextraktion. Die KPCA führt zu einer besseren Klassifizierung als die herkömmliche PCA. Die KPCA wird vielfach bei Gesichtserkennung unter variierender Beleuchtung eingesetzt. [4].
  - Lineare Diskriminanzanalyse (LDA) - ist in vielen Fällen besser geeignet als die PCA. Die LDA versucht Unterschiede zwischen Klassen zu maximieren, und Unterschiede innerhalb von Klassen zu minimieren. [1].
  - Discriminant Common Vectors (DCV) - die Hauptidee des DCV besteht in der Sammlung der Ähnlichkeiten zwischen Elementen der gleichen Klasse. Unterschiede werden dabei ignoriert.[1].
- Neuronale Netze sind nichtlineare Mustererkennungsverfahren. Der Vorteil des neuronalen Klassifikators über den linearen (z.B. PCA, LDA) ist, dass er bei Nachbarschaftsklassen Fehlklassifikationen verringern kann.
- Die Grundidee besteht darin, ein Netz mit einem Neuron für jedes Bildpixel zu konstruieren. Wegen der daraus folgenden hohen Dimension können neuronale Netze nicht direkt mit den Eingangsbildern trainiert werden. Stattdessen wird eine Dimensionalitätsreduktions-Technik eingesetzt, bevor das eigentliche Training erfolgt [1].
- Fractal und iterierte Funktionssysteme (IFS) - IFS Theorie wurde vor allem im Bereich der Bildcodierung entwickelt und in letzter Zeit auch zur Bildindexierung eingesetzt. Der fractale Code eines Bildes ist invariant gegenüber vieler globaler Transformationen wie Drehungen, Kontrast, Skalierung etc. Das IFS Fraktal eines Gesichtsbildes kann zum Trainieren der neuronalen Netzwerke dienen. Hier wird er als Klassifikator verwendet [1].