Face Recognition in Social Networks
Face Recognition in Social Networks
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/46318Identifiers
Study Information System: 124214
Collections
- Kvalifikační práce [11267]
Author
Advisor
Referee
Kolomazník, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Programming
Department
Department of Software Engineering
Date of defense
18. 6. 2012
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
rozpoznávání tváří, sociální sítě, eigenfaceKeywords (English)
face recognition, social networks, eigenfaceRozpoznávání tváří je čím dál tím populárnější služba v různých obrázkových galeriích a sociálních sítích. Žádná z těchto reálných aplikací však neposkytuje uživateli možnost nastavení parametrů. Cílem této práce je vyvinout knihovnu pro detekci a rozpoznávání tváří kterou bude možno jednoduše použít v jiném programu a také webovou aplikaci rozpoznávající tváře, prostředím podobnou sociální síti, která bude tuto knihovnu využívat. Samozřejmě se nesnažíme konkurovat rozponávání tváří ve velkých sociálních sítích, mimo jiné proto, že to vzhledem k jejich obrovské databázi není dobře možné. V experimentální části práce se snažíme nalézt co nejvhodnější parametry, aby detekce i rozpoznávání byly co nejpřesnější.
Popularity of face recognition in image galleries and social networks is growing. But none of these real world applications let the user adjust parameters. The goal of this thesis is to develop a library for face detection and recognition which can be easily used in some other program and also a web application recognizing faces, with environment similar to the one of social networks, which uses the library. Of course we do not try to compete with big social networks in the field of face recognition, because it will be almost impossible due to their enormous databases. In the experimental part of the work we try to find most suitable parameters such that face detection and face recognition would be as accurate as possible.