Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.21256/zhaw-3765
Title: Individualisierte Gesichtsdetektion auf Embedded Systemen
Authors : Zimmermann, Bruno
Conference details: Embedded Computing Conference 2018 (ECC), Winterthur, 5. Juni 2018
Publisher / Ed. Institution : swissT.net
Issue Date: 5-Jun-2018
License (according to publishing contract) : Not specified
Type of review: Not specified
Language : German
Subjects : Machine learning; Embedded; Face detection; Künstliche Intelligenz; Artificial intelligence
Subject (DDC) : 004: Computer science
621.3: Electrical engineering and electronics
Abstract: In der Publikation geht es um eine Anwendung von YOLOv2 für eine Gesichtsdetektions- und Erkennungssoftware. Diese soll in einem Schritt Gesichter erkennen und erlernten Personen zuweisen können. Dabei wird mit den Grundlagen von Object Detection mit YOLOv2, einem State of the Art Single Shot Object Detection Algorithmus, begonnen und erklärt, wie dieser auch mit Klassifikationsdaten trainiert und erweitert werden kann. Das Konzept von Hierarchie für Klassifikation wird erklärt. Prominenteste Anwendung dieser Hierarchie ist YOLO9000, eine Ableitung von YOLOv2, welche 9418 unterschiedliche Klassen erkennt. Diese Hierarchie wird in der vorliegenden Software für die individuelle Gesichtserkennung verwendet. Auch unbekannte Gesichter können dadurch detektiert und somit die Fehlerrate reduziert werden.
Departement: School of Engineering
Organisational Unit: Institute of Embedded Systems (InES)
Publication type: Conference Paper
DOI : 10.21256/zhaw-3765
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/7114
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