Temat pracy dyplomowej magisterskiej

Katedra Inżynierii Wiedzy 2009
Temat pracy dyplomowej Zastosowanie lokalnie liniowej analizy dyskryminacyjnej do
magisterskiej
automatycznego rozpoznawania twarzy
Tytuł w j. angielskim Locally Linear Discriminant Analysis for Face Recognition
Opiekun pracy dr inż. Maciej Smiatacz
Konsultant pracy
Cel pracy Celem pracy jest stworzenie opracowania dotyczącego lokalnie
liniowej analizy dyskryminacyjnej (LLDA), a także przygotowanie
aplikacji umożliwiającej zastosowanie tego algorytmu do
automatycznego rozpoznawania obrazów twarzy. Program powinien
zapewniać pełną parametryzację kolejnych etapów działania metody.
Zadania do wykonania 1. Przegląd metod analizy dyskryminacyjnej.
2. Wybrane metody ekstrakcji cech w rozpoznawaniu twarzy.
3. Zastosowanie LLDA do rozpoznawania twarzy.
4. Projekt i implementacja systemu.
5. Przygotowanie danych i przeprowadzenie eksperymentów.
Literatura 1. T.-K. Kim, J. Kittler, Locally Linear Discriminant Analysis for
Multimodally Distributed Classes for Face Recognition with a
Single Model Image. IEEE Trans. on Pattern Analysis And
Machine Intelligence, 27(3), 2005.
2. P.N. Belhumeur, J.P. Hespanha, and D.J. Kriegman, Eigenfaces vs.
Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7),
1997.
3. M. Turk and A. Pentland, Eigenfaces for Recognition. J. Cognitive
Neuroscience, vol. 3, no. 1, pp. 71-86, 1991.
Uwagi Wymagane jest zastosowanie języka C++ lub C# w Visual Studio
2008 albo środowiska Matlab.
Dyplomant
- 16 -