Zbirka orodij PhD (angl. Pretty helpful Development functions for face recognition) predstavlja skupek Matlab-ovih funkcij in skript, namenjenih raziskovalcem, ki delujejo na področju samodejnega razpoznavanja obrazov. Zbirka vsebuje referenčne implementacije nekaterih popularnih postopkov, ki se uporabljajo za razpoznavanje obrazov, kot so Analiza glavnih komponent (angl. Principal Component Analysis - PCA), Linearna diskriminantna analiza (angl. Linear Discriminant Analysis - LDA), Nelinearna analiza glavnih komponent (angl. Kernel Principal Component Analysis - KPCA) in nelinearna diskriminantna analiza (angl. Kernel Fisher Analysis - KFA), funkcije za izgradnjo Gaborjevih filtrov, izračun odzivov Gaborjevih filtrov in ostala orodja, potrebna za implementacijo postopkov razpoznavanja, ki temeljijo na Gaborjevih značilkah. Poleg postopkov, namenjenih izpeljavi značilk in razpoznavanju, zbirka orodij vsebuje tudi evalvacijska orodja, s katerimi je moč na preprost način preveriti učinkovitost danih postopkov razpoznavanja. Orodja omogočajo izgradnjo ROC (angl. Receiver Operating Characteristics), EPC (angl . Expected Performance Curves) in CMC (angl. Cumulative Match score Curves) krivulj. Priročno orodje za boljše razumevanja postopka razpoznavanja so demonstracijske skripte zbirke, ki prikažejo pomen in izvedbo vseh pomembnejših korakov v sistemih za samodejno razpoznavanje obrazov: registracijo obrazov, izpeljavo značilk in njihovo razvrščanje ter nenazadnje demonstrirajo tudi izvedbo evalvacijskih postopkov. Zbirka orodij PhD, ki je nastala v okviru projekta BAMBI, je trenutno na voljo z več spletnih repozitorijev, kot so Matlab Central, domača stran raziskovalne srenje, ki se ukvarja z razpoznavanjem obrazov (http://www.face-rec.org/) ter domača stran zbirke orodij PhD (http://luks.fe.uni-lj.si/sl/osebje/vitomir/face_tools/PhDface/). Omenimo še, da je bila zbirka od trenutka objave skupaj s priročnikom za uporabo [COBISS.SI-ID 8967764] prenesena že več sto-krat.
F.23 Razvoj novih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev
COBISS.SI-ID: 8967508Zanesljiva poravnava obraznih področij z v naprej določeno kanonično formo obraza predstavlja enega ključnih korakov v sistemih za samodejno razpoznavanju obrazov. Obstoječi postopki kot podlago za poravnavo najpogosteje uporabljajo kar koordinate oči, kar poraja zahtevo po učinkovitih postopkih za lokalizacijo oči v slikah. V vabljenem predavanju v ta namen predstavljamo novo skupino korelacijskih filtrov z imenom glavne smeri sintetičnih korelacijskih filtrov (angl. Principal directions of Synthetic Exact Filters - PSEFs). Predstavljeni filtri se odlikujejo z izredno kratkimi časi učenja, računsko preprostostjo, visoko učinkovitostjo lokalizacije in zmožnostjo delovanja v realnem času. V predavanju predstavimo postopek izgradnje filtrov PSEF, njihove karakteristike, postopek njihove uporabe za namene iskanja oči v sliki in hevristične pristope, ki pripomorejo k še boljšemu delovanju filtrov. Učinkovitost lokalizacije s predlaganimi filtri pokažemo na javno dosegljivih podatkovnih zbirkah FERET in LWF, kjer izvedemo še primerjavo z uveljavljenimi postopki lokalizacije kot je lokalizacija na podlagi detektorja Viole in Jonesa ali lokalizacija na podlagi ASEF filtrov. V vseh poizkusih predlagani filtri PSEF dosežejo najboljše rezultate lokalizacije, pri čemer je čas, potreben za lokalizacijo več kot 10x krajši od časa, ki ga lokalizacijo porabi detektor Viole in Jonesa. Predavanje temelji na referatu s konference ERK: »Advanced correlation filters for facial landmark localization« [COBISS.SI-ID 9381716].
B.04 Vabljeno predavanje
COBISS.SI-ID: 9402452V besedilu predstavljamo opis raziskovalnega dela v okviru delovnega sklopa 2 podoktorskega projekta, kjer smo pozornost namenjali razvoju robustnih postopkov za detekcijo in registracijo obraznih področij. Besedilo je razdeljeno v dva vsebinska dela, kjer v prvem predstavljamo izsledke dela na problemu detekcije in v drugem izsledke dela na problemu registracije obrazov.
F.01 Pridobitev novih praktičnih znanj, informacij in veščin
COBISS.SI-ID: 9666132