Face Recognition Algorithms

U diplomskom radu opisana je primjena algoritama za prepoznavanje lica u samom po- četku razvoja algoriama i danas. Opisani su glavni pristupi koji se koriste prilikom osmišljavanja algoritama kao što su psihloški i matematički pristup. Navedene su najbitnije sastavnice oba pristupa te je dan uvid u općeniti način pristupanja prepoznavanju lica. Algoritmi za prepoznavanje lica su u radu podijeljeni na dvije glavne kategorije - algoritmi koji koriste dvodimenzionalni i algoritmi koji koriste trodimenzionalni prikaz lica za prepoznavanje. Za svaku od kategorija navedena su po tri algoritma. Od dvodimenzionalnih algoritama opisane su Nixonova metoda, metoda Principal Component Analysis i Linear Discriminant Analysis. Metode algoritama koji koriste trodimenzionalni prikaz koje su opisane u radu su trodimenzionalno prepoznavanje bez rekonstrukcije lica, 3D Morphable Model i metoda bazirana na komponentama. Također, opisan je praktični dio rada u kojem je dana implemenatacija metode Principal Component Analysis i opisana je baza fotografija korištena u navedenoj implementaciji. U dijelovima isstraživanja ovoga rada korištena je FERET baza fotografija lica prikupljena u sklopu FERET programa, sponzorirana od strane ureda DOD Counterdrug Technology Development Program. Osim toga, pojašnjen je način korištenja implementiranog algoritmaThis thesis describes usage of face recognition algorithms since they first appeared until today. There is given insight into main approaches used in developing algorithms as psychological and mathematical approach. The most important components of both approaches are specified and there are explained general methods of face recognition. Face recognition algorithms are separated into two categories - algorithms using two-dimensional and three-dimensional face representations. There are described three methods for each category of algorithms. Among two-dimensional algorithms there are described Nixon method, Principal Component Analysis method and Linear Discriminant Method. Three-dimensional algorithms category consists of explanation od method for face recognition without face reconstruction, 3D Morphable Model method and method based on face components. Further more, there is explanation of practical part of this thesis where implementation of Principal Component Analysis method is given and there is description of images database used in implementation. Portions of the research in this paper use the FERET database of facial images collected under the FERET program, sponsored by the DOD Counterdrug Technology Development Program Office. Also, there is explained usage of implemented algorithm