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Die Gesichtserkennung hat in der Öffentlichkeit weltweit große Aufmerksamkeit erregt. Das Interesse der breiten Öffentlichkeit ist vor allem auf die jüngsten Terroranschläge auf der ganzen Welt zurückzuführen, die die Nachfrage nach nützlichen Sicherheitssystemen erhöht haben. In diesem Projekt dient die Prinzipkomponentenanalyse (PCA) als effiziente Methode zur Entwicklung eines Gesichtserkennungssystems. Bilder, die von Echtzeitvideos aufgenommen wurden, wurden analysiert, indem ein Eingabebild mit der Datenbank verglichen und das Bild gemeldet wurde, wenn es ähnlich war. Unterschiedliche Erscheinungsbilder jeder Person, wie normales Gesicht, Brille, Mütze und Maske, wurden getestet, um die Leistung des Systems zu bestimmen. Zwanzig (20) Personen wurden als experimentelle Fallstudien einbezogen, um die Effizienz des entwickelten Systems zu validieren. Die experimentellen Ergebnisse zeigen eine 100-prozentige Erkennung bei normalem Gesicht und Brille, 95 % bei Mütze und 45 % bei Maske.
About the author
Muhamad Qaedi Edanan est titulaire d'une licence en ingénierie électronique (informatique) de l'Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS). Asrani Lit est chercheur au département d'électricité et d'électronique de l'UNIMAS.
