Frontalisierung von Gesichtern für robuste Gesichtserkennung
Masterarbeit

Description

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Am Institut für Informationsverarbeitung (TNT) werden Algorithmen zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen und menschlichen Posen entwickelt. In einer Zusammenarbeit mit dem Landeskriminalamt Niedersachsen (LKA) sollen Verfahren zur Vorverarbeitung für die Gesichtserkennung erforscht werden. Aktuelle Verfahren zur Gesichtserkennung gehen häufig von frontalen Aufnahmen des Gesichts aus. Weicht der Aufnahmewinkel von diesem Ideal ab, entstehen Verdeckungen im Gesicht und die geometrischen Verhältnisse der Gesichtsmerkmale zueinander verändern sich.

Aufgaben

In dieser Arbeit sollen aktuelle Verfahren zur „Frontalisierung“ und ihr Einfluss auf die Gesichtserkennung untersucht werden. Bei einer Frontalisierung wird zuerst die Pose des Kopfes geschätzt, um danach eine frontale Aufnahme des Gesichts zu synthetisieren. Als erster Schritt müssen mit einer Literaturrecherche aktuelle Verfahren und ihre Eigenschaften verglichen werden. Ausgewählte Verfahren müssen implementiert und im Zusammenspiel mit Gesichtserkennungsalgorithmen getestet werden.

Requirements

Hohe Eigenständigkeit und Kommunikationsfähigkeit
Gute Programmierkenntnisse in Python
Kenntnisse und nach Möglichkeit eigene Erfahrungen mit gängigen Programmierbibliotheken für maschinelles Lernen wie PyTorch
Kenntnisse über maschinelles Lernen und digitale Bildverarbeitung/Computer Vision
Die Arbeit wird in Kooperation mit dem LKA in Hannover betreut.

Contact person: Felix Kuhnke