3 Gesichtserkennung
3.4 Gesichts-Lokalisierung und -Erkennung

Biometrische Gesichtserkennungssysteme finden sich in unterschiedlichen Anwendungen. Derzeit ist ein intelligentes TV-Gerät mit Gesichtserkennungssystem ein typisches Beispiel für eine solche Anwendung. In Smart-TV wird die Gesichtserkennung für die Zuschauer-Authentifizierung verwendet. Auf dieser Basis können personalisierte Dienste oder verschiedene Empfehlungen zur Verfügung gestellt werden. Gesichtserkennungssysteme sollten in Echtzeit arbeiten und in der Lage sein, eine oder mehrere Identitäten zu erkennen. Die meisten dieser Systeme umfassen auch eine grafische Benutzerschnittstelle für den automatischen Trainingsprozess (Abb. 2.1).

Normalerweise erfordert die 2D-Gesichtserkennung die Verarbeitung der Eingabe von einer Kamera. Der Prozess der Gesichtserkennung besteht aus Teilprozessen wie:

- Bildaufnahme - liest ein Bild von der Kamera ein, konvertiert es in das System-Format und gibt es an den System-Prozess weiter
- Gesichts-Lokalisierung - lokalisiert die Gesichter im Bild und assoziiert die gefundenen Koordinaten mit dem Bild. Abhängig von der verwendeten Kamera wird der entsprechende Lokalisierungsalgorithmus implementiert
- Trainingsprozess - Clustering-Algorithmen werden verwendet, z. B. K-means
- Vorverarbeitung lokalisierter Flächen einschließlich Histogrammausgleich
- Normalisierung – z. B. Größenänderung
- Merkmalsextraktion - extrahiert Merkmale aus vorverarbeiteten Gesichtern, LBP kann verwendet werden
- Gesichtsklassifizierung – Verwendung von Methoden wie SVN oder KNN
- Gesichtserkennung - in der Regel werden nur frontale Gesichter als Bild ausgewertet, weil die überwiegende Mehrheit der Gesichtserkennungsmethoden nur mit diesem Format zuverlässig arbeiten. Sobald das Gesicht erkannt ist, kann es verfolgt werden, was Rechenressourcen spart, auch wenn sich die Haltung der Person ändert [3]. Die Informationen über den erkannten Benutzer werden als Ausgabe gesendet.

Abb. 2.2 – Beispiel für das Training eines Gesichtserkennungssystem