Face Similarity

Forschungsprojektarbeit in der MRU Computer Science / Fachgebiet ICT
Face Similarity
Ausgangslage
Am Institut für 4D Technologien wurde eine App entwickelt, welche die Suche nach nicht-biologischen Zwillingen unterstützt. Dabei ist neben
einem Matching von Persönlichkeitsprofilen die Analyse und der Vergleich von Gesichtern ein wesentlicher, aber schwieriger Aspekt. Wir
Menschen können einigermassen zuverlässig feststellen, ob zwei Menschen eine grosse, eine gewisse oder gar keine Ähnlichkeit haben.
Maschinell (für den Computer) ist diese Klassifizierung nicht einfach. Umgekehrt haben wir Menschen Mühe, irgendwo auf der Welt Paare zu
finden, die ähnlich aussehen. So benötigte der kanadische Fotograf Francois Brunelle Jahre, um für seinen Fotoband 200 Zwillingspaare
aufzustöbern, welche nicht miteinander verwandt sind, vom Aussehen her aber Zwillinge zu sein scheinen.
Wissenschaftler gehen aller-
dings davon aus, dass jeder zwanzigste Mensch ein Doppelgänger-Erlebnis hatte; dies ist ein anerkanntes Phänomen und wird als
„Heautoskopie“ bezeichnet.
Zielsetzung / Methodik / Vorgehen
Dieses Master-Projekt ist sehr forschungsorientiert und widmet sich der Frage, wie die Ähnlichkeit von Menschen maschinell beurteilt und
quantifiziert werden kann, auf welche Eigenschaften geachtet werden muss, um die menschliche Klassifikationsfähigkeit möglichst gut zu
imitieren und wie dies im Computer umgesetzt werden kann. Dazu sollen verschiedenste Methoden aus den Bereichen Bildverarbeitung und
Machine Learning untersucht oder entwickelt werden. Um diese Methoden zu testen und zu evaluieren, ist auch ein geeigneter Benchmark
an Test-Bilder notwendig. Neben der Entwicklung eigener Lösungsansätzen sollen auch kommerzielle Produkte getestet und evaluiert
werden, welche beispielsweise von Grenzbehörden, Flughäfen, Casinos, der Polizei, etc. eingesetzt werden.
Gegenwärtig läuft schon eine Bachelor-Thesis zu diesem Thema, in welcher versucht werden soll, mit Hilfe von Machine Learning resp.
DeepLearning eine Java Library zu entwickeln, welche auch bei einem grossen Datenbestand Gesichter effizient miteinander vergleichen
und die Ähnlichkeit quantifizieren kann. Das hier angebotene Master-Projekt soll auf dieser Bachelor-Thesis aufbauen.
Verlangte Skills:
-) Interesse an Bildverarbeitung und Machine Learning.
-) Sehr gute Programmierkenntnisse.
-) Interesse an einer Forschungsaufgabe, welche allenfalls kein
verwertbares Resultat liefert.
Teilaufgabe für den Masterstudierenden
Das Projekt kann mehrere Aspekte in 2 bis 3 Teil-Projekten (IP7, IP8, IP9) abdecken.
Studienart:
[X] Vollzeitstudium
[X] Teilzeitstudium 50% mit Assistenzanstellung
Projektorganisation: Einzelarbeit, aber im Umfeld eines Projektteams
Projektfinanzierung: Auftragsprojekt
Arbeitsort:
Windisch
Advisor:
Prof. Dr. Manfred Vogel

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