Modularer, unabhängiger Komponentenanalyse-Ansatz zur Gesichtserkennung

Bei der traditionellen ICA-Methode wird für einen ganzheitlichen Ansatz der Gesichtserkennung das gesamte Gesichtsbild betrachtet, daher wirken sich große Unterschiede in der Pose oder Beleuchtung stark auf die Erkennungsrate aus. Bei diesem Ansatz, bei dem das Gesichtsbild in Teilbilder aufgeteilt wird, werden unabhängige Komponenten auf diesen Teilbildern erhalten und für die Gesichtserkennung verwendet. Hier haben wir den modularen ICA-Ansatz mit Aufteilung der Gesichtsbilder sowie mit lokalen Gesichtskomponenten wie Augen, Nase und Mund untersucht. Die Aufgabe der Gesichtserkennung wird durch das Vorhandensein von Rauschen in den Gesichtsbildern beeinflusst. Wir haben ICA-Algorithmen zur Reduzierung des Rauschens in Gesichtsbildern erprobt, um den Rauscheffekt zu reduzieren. Die in diesem Buch vorgestellte Forschungsarbeit und die für die Gesichtserkennung vorgeschlagenen Methoden sind einzigartig und werden definitiv eine neue Art der Analyse von Gesichtszügen ermöglichen. Dies wird ein guter Beitrag für die Forschung im Bereich der Biometrie und Bildverarbeitung sein.