AUTOMATISCHE SEMANTISCHE GESICHTSERKENNUNG - Reddy, M. Purushotham;Thavva, Vara Lakshmi
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Jüngste Studien über verschiedene Überwachungssysteme haben uns auf die Idee gebracht, weiche biometrische Verfahren zu erforschen, die die Erkennung uneingeschränkter menschlicher Gesichter ermöglichen. Sie umfasst auch andere Methoden, bei denen die vergleichende weiche Biometrie im Vergleich zur kategorischen weichen Biometrie eine überlegene Erkennungsleistung aufweist. Sie konzentriert sich auf mehrere Studien, die die Fähigkeit der Abruferkennung sowohl in uneingeschränkten als auch in eingeschränkten Umgebungen hervorheben. Diese Studien befassen sich nur mit der Gesichtserkennung…mehr

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Produktbeschreibung
Jüngste Studien über verschiedene Überwachungssysteme haben uns auf die Idee gebracht, weiche biometrische Verfahren zu erforschen, die die Erkennung uneingeschränkter menschlicher Gesichter ermöglichen. Sie umfasst auch andere Methoden, bei denen die vergleichende weiche Biometrie im Vergleich zur kategorischen weichen Biometrie eine überlegene Erkennungsleistung aufweist. Sie konzentriert sich auf mehrere Studien, die die Fähigkeit der Abruferkennung sowohl in uneingeschränkten als auch in eingeschränkten Umgebungen hervorheben. Diese Studien befassen sich nur mit der Gesichtserkennung anhand allgemeiner Attribute und werfen die Frage auf, inwieweit es möglich ist, die vergleichenden Etiketten aus den Gesichtsbildern automatisch zu erzeugen. Bei der Gesichtserkennung wird das Gesicht hauptsächlich in verschiedene Abschnitte unterteilt, um die Merkmale des Gesichts besser erkennen zu können. Wenn es mit dem Gesichtsbild in der Datenbank übereinstimmt, wird es automatisch freigeschaltet, andernfalls wird es gesperrt, wenn es keine Merkmale in den vorhandenen Daten findet. In diesem Projekt werden wir den LPBH-Algorithmus für die Gesichtserkennung verwenden, der den LFW-Datensatz und den HAAR-Klassifikator enthält und auch den Open CV für die Effizienz der Attribute einschließt.
Autorenporträt
Gesichtserkennung, maschinelles Lernen.