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1Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Anwendung von KNN Gesichtserkennung mit Hilfe
eines Neuronalen Netzes (SNNS)Daniel Andree
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2Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Inhalt
1. Aufgabenstellung
2. Aufbereitung der Bildinformationen
3. Normierung und Reduzierung der Graustufenmatrizen
4. Architektur des KNN
5. Trainingsmethode
6. Lernkurve
7. Bewertung der Ergebnisse
8. Quellen
9. Fragen
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3Gesichtserkennung 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
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4Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Aufbereitung der Bildinformationen
Prinzip:
• Umwandlung der Graustufenbilder in eine auf 1 normierte Matrix
Graustufenwerte Graustufenmatrix
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5Gesichtserkennung 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
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6Gesichtserkennung 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
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7Gesichtserkennung 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
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8Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Lernkurve
Trainingsdaten
Valdierdaten
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9Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Bewertung der Ergebnisse
Trefferquoten der Validierdaten Person 1
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0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 2 4 6 8 10 12
Nummer der Person
Tre
ffe
rqu
ote
Foto 1
Foto 2
Foto 3
Erkennungsquote Trainingsdaten Person 1
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 2 4 6 8 10 12
Nummer der Person
Tre
ffe
rqu
ote
Foto 1
Foto 2
Foto 3
Foto 4
Foto 5
Foto 6
Foto 7
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10Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005
Bewertung der Ergebnisse II
Trefferquoten der Validierdaten
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Nummer der Person
Tre
ffe
rqu
ote
Person 1
Person 2
Person 3
Person 4
Person 5
Person 6
Person 7
Person 8
Person 9
Person 10
Schwellwert 0,6
Trefferqoten Validierdaten der Fehlerkennungen
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Nummer der Person
Tre
ffe
rqu
ote
Person 5
Person 10
Schwellwert 0,6
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11Gesichtserkennung 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% Bilder welche
falsch erkannt wurden
Trainingsdaten
Valdierdaten
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12Gesichtserkennung 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), 1998.
[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]http://www.markus-hofman.de
[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, 1999.
[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
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