Algoritam za prepoznavanje lica utemeljen na analizi glavnih komponenata svojstvenih lica

Sažetak na hrvatskom: U ovom radu analiziran je algoritam za prepoznavanje lica temeljen na analizi glavnih komponenata slika lica (PCA metoda). Pokazano je kako se pomoću analize glavnih komponenata mogu odbaciti redundantne značajke slika lica čime se rješava problem njihovih velikih dimenzija. Re...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:49491/Details
Glavni autor: Mijačika, Adriana (-)
Ostali autori: Grgić, Sonja (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, A. Mijačika, 2017.
Predmet:
LEADER 02702na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid4968 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Mijačika, Adriana 
245 1 0 |a Algoritam za prepoznavanje lica utemeljen na analizi glavnih komponenata svojstvenih lica :  |b završni rad /  |c Adriana Mijačika ; [mentor Sonja Grgić]. 
246 1 |a Face Recognition Algorithm Based on Principal Component Analysis of Eigenfaces  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b A. Mijačika,  |c 2017. 
300 |a 24 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2017-06-09, datum završetka: 2017-07-10 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U ovom radu analiziran je algoritam za prepoznavanje lica temeljen na analizi glavnih komponenata slika lica (PCA metoda). Pokazano je kako se pomoću analize glavnih komponenata mogu odbaciti redundantne značajke slika lica čime se rješava problem njihovih velikih dimenzija. Redukcija dimenzionalnosti postiže se projekcijom slika na novi potprostor lica kojega razapinju svojstveni vektori (poznati kao svojstvena lica). Prepoznavanje lica se izvršava tako da se računaju udaljenosti između projekcija ispitivanog lica i baze slika lica. Implementirani algoritam temeljen na PCA metodi je ispitan na dvije javno dostupne baze slika. Rezultati su pokazali da se tom metodom može uspješno riješiti problem prepoznavanja lica sa slikama lica slikanim u kontroliranim uvjetima.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: In this thesis, the algorithm based on Principal Component Analysis (PCA method) of face images is analyzed. It is shown that, using Principal Component Analysis the redundant features of image faces can be omitted. Dimensional reduction is gained by projecting faces to a new face subspace spanned with eigenvectors (known as eigenfaces). Face recognition is done by computing distances between projections of test face and image face database. Implemented algorithm based on PCA method is tested on two publicly available face databases. Results have shown that face recognition problem can be successfully solved when the face images are taken in controlled environment. 
653 1 |a prepoznavanje lica  |a analiza glavnih komponenata  |a PCA metoda  |a redukcija dimenzionalnosti  |a potprostor lica  |a svojstveni vektori  |a svojstvena lica 
653 1 |a face recognition  |a Principal Component Analysis  |a PCA method  |a dimensional reduction  |a face subspace  |a eigenvectors  |a eigenfaces 
700 1 |a Grgić, Sonja  |4 ths 
942 |c Z 
999 |c 49491  |d 49491