Comparison of descriptors for image representation

Tato diplomová práce se zabývá srovnáváním metod používaných pro extrakci obrazových deskriptorů při rozpoznávání obličejů. V práci jsou teoreticky popsány metody LBP, LDP a POEM. Tyto metody byly implementovány a jejich parametry byly naladěny na databázi FERET. Jako součást práce byla vyvinuta aplikace umožňující měření úspěšnosti při rozpoznávání obličejů implementovaných metod s různými parametry. Metody s naladěnými parametry byly následně porovnány na různých testovacích množinách a byly shrnuty výhody a nevýhody jednotlivých metod. Pro zvýšení úspěšnosti byl vyvinut experimentální genetický algoritmus, který umožňuje automaticky nastavit váhy jednotlivých histogramů.ObhájenoThis diploma thesis deals with comparsion of methods used for extraction of image descriptors intended to be used for face recognition. There are theoreticaly described LBP, LDP and POEM methods. These methods are implemented and their parameters are tuned on the FERET database. Software application destined for measuring of success of these methods was developed. Methods with tuned parameters are compared across different probe sets and their pros and cons are summarized. There is also proposed an experimental genetic algorithm that can be used to automatically tune weights of particular histograms in a histogram sequence