FaceMaster: Biometrická AI aplikace pro rozpoznávání obličejů s integrovaným GUI

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10257839" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10257839 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://vsb-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/aug011_vsb_cz/Ekmy6uuC76dIpsghQvGMya0Bj-heISy-PiBT1oNLyUg-bg?e=qkdEzB" target="_blank" >https://vsb-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/aug011_vsb_cz/Ekmy6uuC76dIpsghQvGMya0Bj-heISy-PiBT1oNLyUg-bg?e=qkdEzB</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

FaceMaster: Biometrická AI aplikace pro rozpoznávání obličejů s integrovaným GUI

Popis výsledku v původním jazyce

Vyvinutá aplikace v prostředí MATLAB App Designer poskytuje grafické uživatelské rozhraní (GUI) pro demonstraci, trénování a porovnání dvou základních metod rozpoznávání tváří: PCA (Principal Component Analysis, metoda Eigenfaces) a CNN (Convolutional Neural Network, s využitím transfer learningu na síti GoogLeNet). Aplikace umožňuje uživateli interaktivně provádět celý proces: od snímání nových obličejů pomocí webkamery, přes načtení a přípravu trénovacích dat, samotné trénování zvoleného modelu, jeho uložení a načtení, až po finální rozpoznání tváře na zadaném testovacím obrázku a vizualizaci výsledku. Novým prvkem je zejména integrace těchto různorodých funkcí do jednotného, uživatelsky přívětivého prostředí, které usnadňuje experimentování a porovnání uvedených metod.

Název v anglickém jazyce

FaceMaster: Biometric AI application for face recognition with integrated GUI

Popis výsledku anglicky

The developed application in the MATLAB App Designer environment provides a graphical user interface (GUI) for the demonstration, training, and comparison of two fundamental face recognition methods: PCA (Principal Component Analysis, the Eigenfaces method) and CNN (Convolutional Neural Network, using transfer learning on the GoogLeNet network). The application allows users to interactively perform the entire process: from capturing new faces via a webcam, loading and preparing training data, training the selected model, saving and loading the model, to final face recognition on a given test image and result visualization. A key innovation is the integration of these diverse functionalities into a single, user-friendly environment that facilitates experimentation and comparison of the mentioned methods.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

011/04-06-2025_SW

Technické parametry

• Vývojové prostředí: MATLAB R2023b (nebo kompatibilní verze) s využitím App Designeru. • Požadované Toolboxy: Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Deep Learning Toolbox, MATLAB Compiler (pro vytvoření .exe), MATLAB Support Package for USB Webcams. • Podporované datové formáty: o Vstupní/Trénovací obrázky: Standardní formáty (JPG, PNG, BMP, TIF). o Uložené/Načtené modely: .mat (obsahující specifickou strukturu dat pro PCA nebo CNN). o Zachycené obrázky: .jpg. • Kompatibilita: Windows (pro spuštění vyžaduje odpovídající verzi MATLAB Runtime). • Grafické uživatelské rozhraní (GUI): Intuitivní, založené na záložkách (Snímání, Trénování/Aktualizace, Rozpoznání). Obsahuje tlačítka, výběrové menu, pole pro zobrazení cest, numerické pole (pouze pro čtení), stavové kontrolky (lampy), textové popisky a osy pro zobrazení obrázků.

Ekonomické parametry

Potenciální přímý přínos spočívá v úspoře času při experimentování s různými aspekty procesu rozpoznávání tváří díky integrovanému GUI.

IČO vlastníka výsledku

61989100

Název vlastníka

FEI VŠB-TU Ostrava