Face Recognition and Detection Algorithm—A Review

Dieses Kapitel vertieft sich in die Feinheiten von Gesichtserkennungs- und Erkennungsalgorithmen und betont deren entscheidende Rolle in der modernen biometrischen Sicherheit. Es beginnt mit einer Einführung in die Bedeutung der Gesichtserkennung für Überwachung und Sicherheit, gefolgt von einer eingehenden Analyse verschiedener Algorithmen und Techniken zur Gesichtserkennung. Das Kapitel untersucht traditionelle Methoden wie Eigenfaces und Fisherfaces sowie fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle wie FaceNet. Außerdem werden die Herausforderungen bei der Gesichtserkennung diskutiert, einschließlich der Unterschiede bei Beleuchtung, Pose und Ausdruck. Darüber hinaus werden in diesem Kapitel verschiedene Klassifikatoren wie Support Vector Machines (SVM) und Local Binary Patterns (LBP) verglichen und ihre Wirksamkeit bei der Gesichtserkennung und -erkennung hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit einem Vergleich der Methoden zur Gesichtserkennung und Gesichtserkennung, der die Überlegenheit bestimmter Algorithmen bei der Minimierung klasseninterner Abweichungen und der Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit betont.