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Die computergestützte Erkennung von Personen basiert auf der quantitativen Feststellung einer möglichst weitgehenden Übereinstimmung zwischen einer gespeicherten Graphik und dem momentan erfassten Kamerabild. Der vorliegende Forschungsbericht beschreibt ein solches Erkennungssystem, das auf der optimalen Kombination unterschiedlicher, sich gegenseitig ergänzender Erkennungsverfahren beruht. Im Zentrum des Erkennungssystems arbeitet als wesentliche Komponente ein neuronales Netz.
Report of a research project of the Fachhochschule Hannover, University of Applied Sciences and Arts, Department of Information Technologies. Automatic face recognition increases the security standards at public places and border checkpoints. The picture inside the identification documents could widely differ from the face, that is scanned under random lighting conditions and for unknown poses. The paper describes an optimal combination of three key algorithms of object recognition, that are able to perform in real time. The camera scan is processed by a recurrent neural network, by a Eigenfaces (PCA) method and by a least squares matching algorithm. Several examples demonstrate the achieved robustness and high recognition rate.