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2 10 1 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Anwendung von KNN Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS) Daniel.

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1 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Anwendung von KNN Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS) Daniel Andree

2 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Inhalt 1.AufgabenstellungAufgabenstellung 2.Aufbereitung der BildinformationenAufbereitung der Bildinformationen 3.Normierung und Reduzierung der GraustufenmatrizenNormierung und Reduzierung der Graustufenmatrizen 4.Architektur des KNNArchitektur des KNN 5.TrainingsmethodeTrainingsmethode 6.LernkurveLernkurve 7.Bewertung der ErgebnisseBewertung der Ergebnisse 8.QuellenQuellen 9.FragenFragen

3 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Aufgabenstellung Erkennung von Gesichtsmerkmalen (Biometric) 10 verschiedener Personen mit Hilfe eines neuronalen Netzes unter der Entwicklungsumgebung des Stuttgarter neuronalen Netzes

4 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Aufbereitung der Bildinformationen Prinzip: Umwandlung der Graustufenbilder in eine auf 1 normierte Matrix GraustufenwerteGraustufenmatrix

5 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Normierung und Reduzierung der Graustufenmatrizen Prinzip: Normierung der Matrizen mit Hilfe des Mittelwertes und der Standartabweichung Reduzierung der 112x93 Matrizen auf 31x28 Matrizen um Größe des KNN zu reduzieren Normierung bewirkt einen verringerten Einfluss unterschiedlicher Belichtungsstärken

6 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Architektur des KNN Prinzip: feedforward-Netz mit folgender Typologie Graustufenmatrix (31x28) (Input Layer) Hidden Layer 40x1 Output Layer 10x1

7 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Trainingsmethode Prinzip: Lernalgorithmus: Quickpropagation Update Mode:Topological Order Initialisierungs-Funktion:Randomise Weights Remap Funktion:Linear Scale Ist die gebräuchlichste Methode für feedforward-Netze da die Berechnung typologisch erfolgt. Das heißt die Neuronen werden in der Reihfolge der Layer berechnet

8 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Lernkurve Trainingsdaten Valdierdaten

9 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Bewertung der Ergebnisse

10 2 10 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Bewertung der Ergebnisse II

11 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Bewertung der Ergebnisse III Die Fehlerkennung für die Validierdaten betrug 6,7% Die Fehlererkennung für die Gesamtdaten betrug 2%

12 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Quellen [Arbib1998] Arbib, Michael A. ed.: The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT-Press (Cambridge, MA), [Bartlett2001] Bartlett, Marian Stewart: Face Image Analysis by Unsupervised Learning, Kluwer Academic Publishers, 2001 [Brömme2002] Brömme, A., Kronberg, M., Ellenbeck, O., Kasch, O.: A Conceptual Framework for Testing Biometric Algorithms within Operating Systems Authentication, SAC 2002, Madrid [Duden1995] DUDEN - Das Fremdwörterbuch © Bibliographisches Institut & F.A. Brockhaus AG, Mannheim 1995 [Görz1995] Görz, Günther (Hrsg.): Einführung in die Künstliche Intelligenz, Addison- Wesley, 1995 [Hofmann2002] [Henke1999] Henke, Stefan: Verfahren der biometrischen Authentisierung und deren Unterstützung durch Chipkarten, 1999 [Jain1999] Jain, L.C., Halici, U., Hayashi, I., Lee, S.B., Tsutsui, S.:Intelligent Biometric Techniques in Fingerprint and Face Recognition, CRC Press, [Kandel1991] Kandel, E., Schwartz, J.H., Jessel, T.M.: Principles of Neural Science, 3rd Edition, Appleton & Lange, 1991 ORL (Olivetti Research Laboratory) Database of Faces

13 Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005 Fragen Sie bitte !


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