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Riconoscimento volti in sequenze video

Estratto della Tesi di Ihsan Younes

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1.4 Face tracking Molti sistemi di riconoscimento facciale hanno una sequenza video come ingresso . Tali sistemi possono richiedere di essere in grado non solo di rilevare , ma il monitoraggio volti. Face tracking è essenzialmente un problema di stima del movimento. Face tracking può essere eseguita utilizzando diversi metodi , ad esempio , head tracking , funzione track-zone , monitoraggio basato su immagini , monitoraggio basato sul modello. Questi algoritmi sono classificati come segue [15] : • Inseguimento Testa / tracking caratteristica individuale . La testa può essere seguito come un'entità unica , o certe caratteristiche rilevate individualmente . • 2D/3D . In due sistemi dimensionali si fa il traking della faccia e si emmette un'immagine spazio della locazione della faccia. Tre sistemi dimensionali, invece, eseguono una modellazione 3D del volto . Questo approccio permette di stimare le variazioni di posa o di orientamento . Il processo di base face tracking cerca di individuare una data immagine in una foto. Poi, si deve calcolare le differenze tra fotogrammi per aggiornare la posizione del volto. Ci sono molte questioni che devono essere affrontate: occlusioni parziali, illuminazione cambiamenti, velocità di calcolo e deformazioni facciali. L'algoritmo utilizzato in questo progetto è l'algoritmo MeanShift. 1.4.1 Mean shift L'algoritmo di “spostamento medio” è una tecnica di clustering non parametrico che non richiede prima conoscenza del numero di cluster, e non limita la forma dei cluster[ 16 ]. E' una procedura per localizzare i massimi di una funzione di densità dato dati discreti campionati da quella funzione. È utile per rilevare le modalità di questa densità. Questo è un metodo iterativo, e si inizia con una prima stima di x . Sia data una funzione del kernel, Questa funzione determina il peso dei punti vicini per la ristima della media. Tipicamente viene utilizzato un kernel gaussiano sulla distanza alla stima corrente, 8
Estratto dalla tesi: Riconoscimento volti in sequenze video

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Riconoscimento volti in sequenze video

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Informazioni tesi

  Autore: Ihsan Younes
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Trento
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Francesco De Natale
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 33

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Parole chiave

face detection
riconoscimento facciale
face recognition
identificazione volti
face detector
face tracking

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