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Farbbasierte Gesichtsdetektion [SEM-FG]

 

Die Lokalisierung von Gesichtern spielt in vielen Anwendungen eine entscheidende Rolle, beispielsweise in der Videoüberwachung und bei Mensch-Maschine-Schnittstellen. Die größten Herausforderungen bei der automatischen Detektion von Gesichtern sind verschiedene Kopfhaltungen, veränderter Gesichtsausdruck und teilweise Verdeckung. Darüber hinaus machen auch unterschiedliche Beleuchtungsbedingungen die Gesichtslokalisierung schwierig. Bestehende Verfahren umgehen diese Herausforderungen meist durch Vernachlässigung der Farbinformation und ziehen lediglich strukturelle Informationen heran. Strukturbasierte Verfahren erweisen sich jedoch in stark texturierten oder fragmentierten Szenen als fehleranfällig. Durch die geschickte Hinzunahme der Farbinformation können diese Probleme überwunden werden.

In Rahmen dieses Seminars wird ein bestehendes strukturbasiertes Gesichtslokalisierungsverfahren durch verschiedene farbbasierte Methoden erweitert, um ein robusteres Detektionssystems aufzubauen. Die Teilnehmer behandeln typische Probleme der Farbbildverarbeitung, implementieren Verfahren und stellen sie zusammen mit den erzielten Ergebnissen in Vorträgen vor. Zum Ende der Veranstaltung erhält jeder Teilnehmer den gesammelten Code als "Mini-Gesichtsdetektionssystem".

Es werden folgende Themen behandelt: 

  • Methoden zur Normalisierung von Beleuchtungseinflüssen:
    Es werden Verfahren zur Normalisierung von Schattenwurf und Glanzlichtern untersucht. Darüber hinaus werden Möglichkeiten zur Schätzung der Beleuchtungsfarbe integriert, da hierdurch die Hautdetektion entscheidend verbessert werden kann.
  • Methoden zur Segmentierung von Hautregionen:
    Die Detektion von Hautregionen in Bildern spielt die zentrale Rolle bei der farbbasierten Gesichtsdetektion. Daher werden Segmentierungsmethoden aus verschiedenen Kategorien verglichen: nicht-parametrische Hautmodelle (z.B. mittels Klassifikatoren), parametrische Hautmodelle (z.B. durch Gaussian Mixture Models) und dynamische Hautmodelle, welche robust gegenüber Variationen der Beleuchtungsbedingungen sind.


Das Seminar findet an den, in der Einteilung genannten, Montagen von 18:00 bis 19:30 Uhr im Raum 09.150 (Seminarraum des LME) statt.
Die Einteilung der Themen und Termine ist folgendermaßen:

TerminThema
     ...
16.11.2009Einführung in das Programmierframework
     ...
21.12.20091. Normalisierung von Glanzpunkten
2. Statistische Farbmodelle (Hautdetektion)
Michael Bleier, Jürgen Endres
Matthias Felix
     ...Weihnachtspause
11.01.20103. Gauß'sche Mischverteilungen (Hautdetektion)
4. Normalisierung der Beleuchtungsfarbe 1

David Föhrweiser
Ralph Müssig

18.01.20105. SOM-basierte Hautdetektion
6. Normalisierung von Schatten
Christoph Malskies
Peter Fürsattel
25.01.20107. Physik-basierte Hautdetektion
8. Normalisierung der Beleuchtungsfarbe 2
Mona Lange, Felix Gundlack
Christian Steudtner
01.02.20109. Explizit definierte Hautmodelle
Auswertung des Systems zur Gesichtsdetektion
Eduard Rose

08.02.2010Reservetermin


Betreuung: Eva Eibenberger, Christian Rieß, Lehrstuhl für Mustererkennung

Kontakt: Eva Eibenberger, Christian Rieß

 

 

Abbildung: Herausforderungen bei der Gesichtsdetektion: von links nach rechts: Licht und Schatten;
Kopfposition und Lichtfarbe; Verdeckung; unterschiedliche Hautfarbe.