Erkennung von Gesichtsprofilen aus gelernten Frontalansichten mit hybriden Mustererkennungsverfahren

使用混合模式识别方法从学习的正面视图中识别面部轮廓

• 批准号: 5357943
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Gerhard Rigoll
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2001-12-31 至 2005-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5357943?language=en
• 关键词: Erkennung; von; Gesichtsprofilen; aus; gelernten

In diesem Forschungsprojekt sollen Methoden der statistischen Mustererkennung weiterentwickelt werden, um die Leistungsfähigkeit eines bestehenden Systems wesentlich zu verbessern, welches dazu in der Lage ist, Profilansichten von mindestens hundert Personen aus der sogenannten Mugshot-Datenbasis zu erkennen, obwohl dem System von diesen Personen nur eine einzige Frontalansicht in der Trainingsphase eingelernt wurde. Hierbei sollen vornehmlich hybride Mustererkennungsverfahren eingesetzt werden, bei denen neuronale Netze mit Hidden-Markov-Modellen kombiniert werden. Die neuronalen Methoden dienen dabei hauptsächlich zur Generierung von Profilbildern aus Frontalansichten, welche dann von den Markov-Modellen zur Klassifizierung eingelernt werden. Wesentliche Innovationen sollen bei der Qualität der neuronalen Profilgenerierung sowie bei dem Einsatz von neuen Architekturen und verbesserten Trainingsmethoden für die statistischen Klassifikatoren erbracht werden.

在统计方法和统计方法中，我们将学习和学习各种语言，并在此基础上分析未来的发展趋势和未来发展趋势。他说：“这是一种新型的神经网络，它隐藏着马尔科夫-莫代伦的知识。他说：“这是一项非常重要的工作，我们不会把所有的工作都做好。我们提出了一种新的方法，用统计的方法对神经细胞的轮廓进行了定性和定性的研究。