Face Recognition for Mobile Phone Applications

Abstract: Att applicera ansiktsigenkänning direkt på en mobiltelefon är en utmanande uppgift, inte minst med tanke på den begränsade minnes- och processorkapaciteten samt den stora variationen med avseende på ansiktsuttryck, hållning och ljusförhållande i inmatade bilder. Det är fortfarande långt kvar till ett färdigutvecklat, robust och helautomatiskt ansiktsigenkänningssystem för den här miljön. Men resultaten i det här arbetet visar att genom att plocka ut feature-värden från lokala regioner samt applicera en välgjord warpstrategi för att minska problemen med variationer i position och rotation av huvudet, är det möjligt att uppnå rimliga och användbara igenkänningsnivåer. Speciellt för ett halvautomatiskt system där användaren har sista ordet om vem personen på bilden faktiskt är. Med ett galleri bestående av 85 personer och endast en referensbild per person nådde systemet en igenkänningsgrad på 60% på en svårklassificerad serie testbilder. Totalt 73% av gångerna var den rätta individen inom de fyra främsta gissningarna. Att lägga till extra referensbilder till galleriet höjer igenkänningsgraden rejält, till nästan 75% för helt korrekta gissningar och till 83,5% för topp fyra. Detta visar att en strategi där inmatade bilder läggs till som referensbilder i galleriet efterhand som de identifieras skulle löna sig ordentligt och göra systemet bättre efter hand likt en inlärningsprocess. Detta exjobb belönades med pris för "Bästa industrirelevanta bidrag" vid Svenska sällskapet för automatiserad bildanalys årliga konferens i Lund, 13-14 mars 2008.