Gesichtsdetektion mit OpenCV zur Erkennung eines Gesprächspartners

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist.

Autorentext

Tanja Möller, geboren am 25.05.1990 ist seit 2012 Studentin der Angewandten Informatik an der FH Erfurt. Zuvor schloss sie eine Ausbildung zur Fachinformatikerin mit Richtung Systemintegration an der WvS-Schule in Mannheim ab. In ihrem Studium spezialisierte sie sich auf ingenieurtechnische Fächer sowie künstliche Intelligenz.

Klappentext

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Detektion von Gesichtern, Augen und Mund in Bildern und über eine Webcam. Verwendet werden hierbei die freie Bildverarbeitungsbibliothek Open-CV und die plattformunabhängige Programmiersprache Python. Zunächst werden verschiedene Störfaktoren ermittelt und untersucht, um festzustellen in wie weit schlechte Ausgangsbedingungen für die Detektion der genannten Objekte entscheidend sind. Basierend auf den erhaltenen Ergebnissen wird weiter geprüft, ob das Erkennen eines Gesprächspartners ausschließlich über die vorliegenden optischen Eingaben (Bild, Webcam) möglich ist. Dabei ist außerdem von Bedeutung, in wie weit die Detektion echtzeitfähig ist und ob eine Ausführung der Programme auf dem Raspberry Pi B+ praktikabel ist.