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Maschinelles Sehen > 08 - Biometrie > Flashcards

08 - Biometrie Flashcards

1
Q

Welche Arten der Problemstellung gibt es bei biometrischen Verfahren?

A
  1. Detektion
  2. Identifikation
  3. Verifikation
  4. Watch List
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Q

Was versteht man unter Detektion?

A

Ist eine Person im Überwachungsbereich

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3
Q

Was versteht man unter Identifikation?

A

Wer ist die Person und die Ausgabe ist ein Name

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4
Q

Was versteht man unter Verifikation?

A

Ist die Person die, die sie vorgibt zu sein (PIN-Nummer, Pass) und die Ausgabe ist Ja oder Nein

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5
Q

Was versteht man unter Watch List?

A

Ist die Person in der Liste der Gesuchten und Ausgabe ist Ja oder Nein und ggf. mit Name

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6
Q

Welche Arten der optischen Personenerkennung haben wir kennengelernt?

A
  • Gesichtserkennung
  • Iris-Erkennung
  • Retina Scan (Netzhaut)
  • Fingerabdrücke
  • Gait detection
  • Herzschlag (Radar)
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7
Q

Was sind die Vorteile der Gesichtserkennung?

A
  • Auf weite Distanz möglich
  • Non-invasiv
  • Hohe gesellschaftliche Akzeptanz des Verfahrens
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8
Q

Was sind die Schwierigkeiten bei der Gesichtserkennung?

A
  • Blickwinkel
  • Beleuchtung
  • Zeitliche Veränderung
  • Gesichtsausdrücke
  • Brillen, Bärte
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9
Q

Was sind mögliche Eingabedaten für die Gesichtserkennung?

A
  • Einzelbild
  • Mehrere Bilder
  • Video (Bewegung liefert zusätzliche Information)
  • 3D Scans, Stereoaufnahmen
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10
Q

Welche Verarbeitungsstufen gibt es in der Biometrie?

A
  • Detektion
  • Tracking
  • Merkmalsdetektion
  • Matching
  • Klassifikation
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11
Q

Was versteht man unter Detektion?

A

Ist ein Gesicht im Bild? Wo ist es?

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12
Q

Was versteht man unter Tracking?

A

Verfolgung des Gesichtes in Videoaufnahmen

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13
Q

Was versteht man unter Merkmalsdetektion?

A

Finde Auge, Nase Mund

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14
Q

Was versteht man unter Matching?

A
  • Vergleiche mit gespeicherten Daten

- Liefert Ähnlichkeitsmaß

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15
Q

Was versteht man unter Klassifikation?

A

Wertet Ähnlichkeitsmaß aus -> Erkennung

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16
Q

Was passiert beim Enrollment (Einschreibung)?

A

Von jeder Person, die das System erkennen soll, werden Bilder gespeichert. Diese nennt man Gallery Images

17
Q

Was passiert beim Betrieb des Erkennungssystems?

A

Neues Bild des zu erkennenden Gesichts. Dieses Bild nennt man Probe Image (Prüfbild)

18
Q

Was versteht man unter einem Trainingsset?

A

Man benötigt ein Trainingsset zum Aufbau / Einstellung des Systems. Es befindet sich beim Hersteller und beinhaltet irgendwelche Gesichter

19
Q

Was versteht man unter einem Gallery set?

A

Es befindet sich beim Kunden und enthält die zu erkennenden Gesichter

20
Q

Was können die Trainingsdaten enthalten?

A
  • Datenbasis verschiedener Gesichter zum Aufbau einer Gesichtsrepräsentation
  • Gallery- und Probesets zum Trainings des Klassifikators, Schwellwerte…
21
Q

Was ist das Problem beim naiven Grauwertbildvergleich?

A

Bilder verschiedener Personen bei gleicher Pose und Beleuchtung sind meist ähnlicher als verschiedene Bilder der gleichen Person

22
Q

Was sind die Nachteile merkmalsbasierter Verfahren?

A
  • in 2D: stark blickwinkelabhängig

- Merkmalspunkte sind oft schwer zu finden

23
Q

Was ist die Kritik an Erkennung aus Merkmalspunkten?

A

Extrem sensitiv gegenüber:

  • Rotation links-rechts
  • Rotation um Nickachse
  • Kameraabstand
  • Hinreichende Gewissheit nur schwer erreichbar
24
Q

Welche Typen von Algorithmen gibt es bei merkmalsbasierten Verfahren?

A
  • Lokal / Global
  • Geometrie / Appearance
  • Ad-hoc engineering / statistical learning
25
Q

Was sind Eigenfaces?

A

Lerne Größen, die Gesichter repräsentieren,
aus Bildern
– statistisch
– global
– grauwertbasiert
– kann als NN implementiert werden (Kohonen)

26
Q

Was ist die Grundidee von Eigenfaces?

A
  • Untersuche Statistik der Bilder
  • Finde Richtungen der größten Varianz
  • Drücke jedes Bild durch Principal Components aus
  • Bilddistanz wird bezüglich der PCA-Koeffizienten gemessen
27
Q

Wie lauten die Schritte beim Training von Eigenfaces?

A
  1. Erstelle Datenbasis von irgendwelchen Portraits
  2. Einheitliche Position und Größe
  3. Einheitlicher Hintergrund
  4. Konvertiere Bilder in Vektoren
  5. Berechne Principal Components
  6. Speichere Principal Components
28
Q

Wie lauten die Schritte bei der Anwendung von Eigenfaces beim Enrollment?

A
  • Aufnahme der Gallery Bilder
  • Verschiebung, Skalierung, Hintergrund
  • Konvertiere Bilder in Vektoren
  • Drücke diese durch Principal Components aus
  • Speichere Koeffizienten bezüglich Principal Components
29
Q

Wie lauten die Schritte bei der Anwendung von Eigenfaces bei der Gesichtserkennung?

A
  1. Aufnahme des Probe-Bildes
  2. Verschiebung, Skalierung, Hintergrund
  3. Konvertiere Bild in Vektor
  4. Drücke diesen durch Principal Components aus
  5. Vergleiche Koeffizienten mit denen der Gallery
  6. Finde nächsten Nachbarn

Maschinelles Sehen (11 decks)

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