Bildverarbeitung

 

Kontakt:

 

Prof. Dr. Rudolf Bierl

 

 

Projektbeschreibung:

Im Bereich Bildverarbeitung beschäftigen wir uns vorwiegend mit zwei Themen:

-          Gesichtserkennung

-          Objekterkennung in Bildern

 

 

 

Gesichtserkennung

Ziel unseres Projektes ist es, Personen in Echtzeit identifizieren zu können. Dies soll mit erschwinglichen Geräten, also USB-Kamera und herkömmlichen Rechner, erreicht werden.

Die Software arbeitet nach folgendem Prinzip:

 

 

Gesichtsidentifikation_Ablauf

 

Bild:

Im ersten Schritt wird ein Bild von der verwendeten Kamera abgefragt. Als Aufnahmegerät wird eine gängige Web Cam benutzt, da Farbbilder in nicht zu hoher Auflösung (z.B. 800 x 600 Pixel) ausreichend sind.

 

Vorverarbeitung:

Parallel zum Originalbild wird ein äquivalent in Graustufen erstellt. Dieses wird für die nachfolgenden Analysen hauptsächlich verwendet. Um Variationen der Beleuchtung auszugleichen, wird in dem Graustufenbild ein Beleuchtungsausgleich durchgeführt.

 

Gesichtsdetektion:

Um Gesichter finden zu können verwenden wir eine Kombination aus 3 Algorithmen. Dabei wird Anzahl, Koordinaten und Ausrichtung der vorhandenen Gesichter bestimmt.

 

Merkmalsextraktion:

Nachdem aus den vorgehenden Schritten die Größe und Position der Gesichter im Bild bekannt ist, können diese auf eine einheitliche Größe skaliert und daraus aussagekräftige Merkmale extrahiert werden.

 

Gesichtsidentifikation:

Die extrahierten Merkmale aus dem Bild werden nun mit den gespeicherten Merkmalen von bekannten Personen verglichen. Es wird entschieden, ob eine bekannte Person im Bild zu sehen ist, bzw. wem die Person im Bild am meisten ähnelt.

 

 

Die Software analysiert 15 Bilder pro Sekunde und ist damit in der Lage in Echtzeit zu arbeiten.

 

Bildverarbeitung_2

 

Einsatzgebiete:

-          Zutrittssystem

-          Anmeldung (z.B. am Rechner) ohne Passwort

-          Intelligenter Raum (Anpassung von Heizung bzw. Klimaanlage in Räumen)

 

 

 

 

 

Objekterkennung in Bildern

Bei vielen Anwendungen ist es interessant, beliebige Muster bzw. Objekte in Bildern zu erkennen. Auch mit dieser Thematik beschäftigen wir uns. Der Ablauf sieht hier etwas anders aus:

 

 

Objekterkennung_Ablauf

 

Bild:

Das Bild ist hier für die nachfolgende Prozesskette zugeschnitten. Es handelt sich also um ein Graustufenbild mit geringer Auflösung (160 x 120 Pixel). Dies ist bereits ausreichend für die Erkennung von Mustern.

 

Vorverarbeitung:

Das anfangs aufgenommene Bild wird hinsichtlich der Beleuchtung korrigiert um robustere Ergebnisse in den nachfolgenden Analysen zu erreichen.

 

Objekterkennung:

2 verschiedene Algorithmen dienen zum Auffinden und Identifizieren der im Bild vorhandenen Objekte. Die Algorithmen bearbeiten die Schritte Detektieren und Identifizieren in einem Arbeitsgang.

 

 

Einsatzgebiete:

-          Identifizieren / Sortieren von Fertigungsteilen

 

 

Ansprechpartner:

Prof. Dr. R. Bierl, Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

 

 

Sensorik - ApplikationsZentrum - Franz-Mayer-Str. 1, 93053 Regensburg - Tel.: +49 (0) 941 943 9761, Fax: +49 (0) 941 943 1252