Zur Lokalisation von Gesichtern. Echtzeitdetektion in Drohnenaufnahmen (PDF)
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Veranstaltung: Computer Vision, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Überwachungstechnik ist das maschinelle Sehen von grosser Bedeutung,...
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Produktinformationen zu „Zur Lokalisation von Gesichtern. Echtzeitdetektion in Drohnenaufnahmen (PDF)“
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Veranstaltung: Computer Vision, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Überwachungstechnik ist das maschinelle Sehen von grosser Bedeutung, welches durch Computer Vision Methoden ermöglicht wird. Beim maschinellen Sehen wird zwischen der Lokalisierung (engl. detection) und der Erkennung (engl. recognition) unterschieden. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Lokalisierung von Gesichtern. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur Detektion von Gesichtern in Drohnenaufnahmen vorgestellt.
Als Drohne wurde die Ryze Tello Edu 1 eingesetzt. Die Detektion von Gesichtern wurde mithilfe der Bibliothek OpenCV umgesetzt. Als Algorithmus zur Lokalisierung der Gesichter wurde die Viola-Jones Methode verwendet. Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass das verwendete Verfahren bei frontalen Gesichtern stabil funktioniert, allerdings bei seitlichen Gesichtern Probleme aufweist. Ausserdem konnte mithilfe einer Parameteroptimierung die Anzahl der False Positives deutlich reduziert werden.
Als Drohne wurde die Ryze Tello Edu 1 eingesetzt. Die Detektion von Gesichtern wurde mithilfe der Bibliothek OpenCV umgesetzt. Als Algorithmus zur Lokalisierung der Gesichter wurde die Viola-Jones Methode verwendet. Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass das verwendete Verfahren bei frontalen Gesichtern stabil funktioniert, allerdings bei seitlichen Gesichtern Probleme aufweist. Ausserdem konnte mithilfe einer Parameteroptimierung die Anzahl der False Positives deutlich reduziert werden.
Autoren-Porträt von Janik Tinz, Patrick Tinz
Janik Tinz, geb.1996, hat einen Bachelor Abschluss in Informatik und einen Master Abschluss in Data Science. Seine Forschungsthemen liegen im Bereich des Maschinellen Lernens. Er setzt sich derzeit mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen in der Finanzbranche auseinander.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Janik Tinz , Patrick Tinz
- 2021, 1. Auflage, 16 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3346425134
- ISBN-13: 9783346425133
- Erscheinungsdatum: 21.06.2021
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eBook Informationen
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