Primerjalna analiza postopkov za samodejno razpoznavanje uhljevČRNIGOJ, TOMAŽ (Avtor) Štruc, Vitomir (Mentor) biometrična prepoznavaLBPlokalni binarni vzorciLPQlokalna kvantizacija fazeHOGhistogram orientiranih gradientovGaborjevi valčkiGaboridentifikacijaverifikacijapodatkovna zbirkauhljiV pričujočem diplomskem delu se osredotočamo na problem biometrične prepoznave ljudi prek uhljev; natančneje, osredotočamo se na vrednotenje uspešnosti štirih algoritmov, namenjenih luščenju značilk s slik uhljev, ki jih je mogoče uporabiti tako pri prepoznavi z identifikacijo kot z verifikacijo. Ti algoritmi so: lokalni binarni vzorci (angl. Local Binary Patterns – LBP), lokalna kvantizacija faze (angl. Local Phase Quantisation – LPQ), histogram orientiranih gradientov (angl. Histogram of Oriented Gradients – HOG) in Gaborjevi valčki (skrajšano Gabor). Naše glavno orodje za vrednotenje uspešnosti algoritmov je ROC krivulja, uporabimo pa tudi nekaj drugih mer uspešnosti. V Uvodu najprej predstavimo sorodna dela, s pomočjo katerih orišemo zgodovino metod za biometrično prepoznavo ljudi. Ta se je začela že veliko pred prvimi računalniki, in sicer z odkritjem prstnih odtisov ter uporabo le teh za biometrično prepoznavo znanih kriminalcev v 19. stoletju. Nadaljujemo s teoretičnimi osnovami vsakega od algoritmov ter primerjavo med njimi. Nato predstavimo še sam postopek vrednotenja algoritmov, pri čemer opišemo tudi podatkovno zbirko in strojno opremo, ki smo ju pri tem uporabili. V zadnjem poglavju s pomočjo grafov in tabel prikažemo točne podatke, s katerimi smo določili uspešnost algoritmov. Ugotavljamo tudi, ali se uspešnost posameznih algoritmov razlikuje glede na spol in etnično pripadnost ljudi na slikah.20202020-09-02 12:15:00Diplomsko delo/naloga119079sl