Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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8 sistema di rilevazione dei punti caratteristici di un volto (A. Goldstein, L. Harmon e A. Lesk). Pochi anni dopo R. Fisher e L. Elschlagerb svilupparono un sistema più evoluto del precedente, ma ancora insufficiente a rappresentare la variabilità di un volto umano. Solo a fine anni ottanta sono iniziati ufficialmente i primi studi sul riconoscimento facciale. Sempre in questo periodo ha fatto la sua comparsa l‟algoritmo di riferimento degli Eigenfaces per merito di L. Kirby e M. Sirovich, in seguito rivisto ed ampliato da M. Turk e A. Pentland del MIT. Questi ultimi sono riusciti a dimostrare la possibilità del riconoscimento usando solamente circa 100 parametri estrapolati dall‟immagine di un volto. Negli anni novanta sono stati lanciati sul mercato alcuni prodotti commerciali di riconoscimento caratteri (Optical Character Recognition o OCR), a corredo di applicazioni di scanning e di invio fax. Nello stesso periodo sono iniziati anche degli studi per elaborare le immagini mediante reti neurali o più in generale dei sistemi esperti. L‟esempio più famoso dell‟uso di reti neurali è dovuto a T. Kohonen il quale ha studiato il riconoscimento di volti allineati e normalizzati mediante le reti neurali di Kohonen. Quest‟ultimo metodo però ha avuto poco successo in quanto necessitava di un allineamento e una normalizzazione dei volti troppo precisi da ottenere. Dal 1993 al 1997 il DARPA (la commissione americana per le ricerche avanzate del dipartimento della difesa) insieme all‟Army Research Laboratory ha inaugurato il programma FERET (Face Recognition Technology) con l‟intento di incoraggiare la ricerca e lo sviluppo di nuove tecniche di riconoscimento a prestazioni più elevate (per arrivare ad accuratezze di riconoscimento dell‟ordine del 95 %). A fine ricerca solamente tre algoritmi si sono dimostrati all‟altezza delle aspettative ed hanno dimostrato la più alta accuratezza di riconoscimento in presenza di dataset di individui molto grandi: il primo dell‟università della California, il secondo dell‟università del Maryland e l‟ultimo quello del MIT Media Lab (poi diventato la base di alcuni sistemi commerciali) . Dal 2000 in poi, a causa della richiesta del settore della sicurezza e dell‟aumento vertiginoso delle prestazioni dei personal computer, c‟è stato un grande sviluppo nel settore della computer vision. Infatti nel 2004 T.F. Cootes e C.J. Taylor hanno sviluppato i primi modelli statistici dell‟aspetto, chiamati anche statistical model of appearance, che hanno migliorato le prestazioni, già buone, dell‟algoritmo degli Eigenfaces. I due metodi presentati sono gli Active Shape Models (ASM), più semplice, e gli Active Appearance Models (AAM), più efficiente. Sviluppi più recenti sono stati raggiunti usando catene di Markov nascoste, tecniche di Bunch graph e di Dynamic link ed anche mediante gli algoritmi genetici.

Anteprima della Tesi di Duccio Picinotti

Anteprima della tesi: Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti, Pagina 8

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Ingegneria

Autore: Duccio Picinotti Contatta »

Composta da 106 pagine.

 

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