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FP7

FER in the Wild Ergebnis in Kürze

Project ID: 302836
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Vereinigtes Königreich

Neue Ära für Gesichtserkennung und -verfolgung

Es wurde eine schnellere, bessere und leistungsfähigere Gesichtserkennungssoftware entwickelt, die vielversprechend in Hinsicht auf eine verbesserte Sicherheitsüberwachung in sensiblen öffentlichen Bereichen mit zahlreichen Menschen ist.
Neue Ära für Gesichtserkennung und -verfolgung
Infolge der gestiegenen globalen Gefahr des Terrorismus und der erhöhten Sicherheitsanforderungen hat die hochtechnisierte Gesichtserkennung stark an Bedeutung gewonnen. Flughäfen, Verkehrsknotenpunkte und öffentliche Gebäuden können nun von besserer Gesichtserkennungstechnologie mit dem Ziel profitieren, Bürgern und Gemeinden mehr Sicherheit zu bieten. Das EU-finanzierte Projekt FER IN THE WILD (Facial Expression Recognition in the Wild) entwickelte in diesem Sinne ein automatisches System zur Erkennung des Gesichtsausdrucks, um unkontrollierte Situationen in der Realität in den Griff zu bekommen.

Mit der Vorstellung von einem automatischen Gesichtserkennungs- und Gesichtskennzeichennachverfolgungs-System, das mit Gesichtern "im Stadtgewimmel" (in the wild) umgehen kann, schlug das Projektteam einen komplexen Ansatz vor, der in Echtzeit funktionieren könnte. Es entwarf ein neuartiges, nicht starres Gesichtsabgleich-Framework, welches das Texturmodell auf Grundlage von Reaktionskarten anwendet, die über spezielle Filter erzeugt werden. Im Folgenden verfeinerte FER IN THE WILD den Ansatz unter Einsatz diskriminativer Regression, genauer gesagt von Methoden mit der Bezeichnung Discriminative Fitting of Response Maps und Generative Fitting of Response Maps.

Auf dieser Grundlage aufbauend schlug das Projekt inkrementelle Trainingssoftware vor, um die automatische Aktualisierung diskriminativer verformbarer Gesichtsmodelle zu vereinfachen. Somit kann sich die Technik noch besser schnell an das nachzuverfolgende Subjekt anpassen und im Lauf der Zeit personenspezifisch werden. Nachdem die Gesichtsverfolgung in Echtzeit realisiert war, fügte das Team ein Gesichtsausdruckserkennungssystem hinzu, das ein 3D-Gesichtsformmodell mit den abgeschätzten Gesichtskennzeichenpunkte abgleicht.

Insgesamt gelang dem Projekt die Erstellung sehr robuster diskriminativer, "in freier Wildbahn" funktionierender Software, die bessere Resultate als derzeit verfügbare Lösungen liefert. Man kreierte anwendungsbereite Echtzeitsoftware zur Gesichtserkennung, die online kostenlos bereitgestellt und bereits tausendfach heruntergeladen wurde.

Da die Technologie eine hervorragende nicht starre Objektregistrierung und -verfolgung leistet, könnte sie sich auch in der medizinischen Bildgebung als nützlich erweisen. Inzwischen tragen die Ergebnisse des Projekts bereits dazu bei, Sicherheit und Sicherheitsüberwachung auf ein ganz neues Level zu bringen.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Gesichtserkennungssoftware, Sicherheit, Überwachung, FER IN THE WILD, diskriminative Regression
Datensatznummer: 182854 / Zuletzt geändert am: 2016-06-06
Bereich: IT, Telekommunikation