Diese Arbeit stellt die Struktur, die wissenschaftlichen Algorithmen und Evaluationsergebnisse eines Software-Systems zur automatischen Analyse menschlicher Gesichter vor. Die Analyse richtet sich hierbei sowohl auf eine möglichst präzise Re-Synthese unbekannter Gesichter, als auch auf die Extraktion abstrakter Information, wie z.B. Geschlecht, Alter und Mimik einer Person in einem digitalen Bild. Die verschiedenen implementierten und untersuchten Verfahren basieren auf der Idee der sog. Active Appearance Models, die versuchen mithilfe statistischer Methoden eine Quellentrennung und damit eine Varianzreduktion in dem Erscheinungsbild von Objekten zu erreichen. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Optimierung der Ausführungsgeschwindigkeit und Analysequalität, was sich in den Ergebnissen der Vergleichsevaluierungen eindrucksvoll wiederspiegelt.
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Diese Arbeit stellt die Struktur, die wissenschaftlichen Algorithmen und Evaluationsergebnisse eines Software-Systems zur automatischen Analyse menschlicher Gesichter vor. Die Analyse richtet sich hierbei sowohl auf eine möglichst präzise Re-Synthese unbekannter Gesichter, als auch auf die Extraktion abstrakter Information, wie z.B. Geschlecht, Alter und Mimik einer Person in einem digitalen Bild. Die verschiedenen implementierten und untersuchten Verfahren basieren auf der Idee der sog. Active...
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