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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

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

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

2

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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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13Gesichtserkennung mit Hilfe eines Neuronalen Netzes (SNNS)SS 2005

Fragen

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