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Disentangled face embeddings
(2023) Linder, Michael
Im Bereich der Gesichtserkennung werden in modernen Modellen zur Gesichtserkennung so genannte Embeddings verwendet. Diese Embeddings sind eine Abbildung eines Bildes eines Gesichts in einen Vektor. Diese Vektoren können durch eine Abstandsmessung leicht miteinander verglichen werden. Anstatt das gesamte Gesicht einzubetten, werden in dieser Arbeit die Möglichkeit untersucht, einzelne Gesichtsmerkmale separat einzubetten und mit ihnen neuronale Netze zu trainieren. Jedes ausgewählte Gesichtsmerkmal wird auf einem separaten neuronalen Netz trainiert und erhält somit ein seperates Embedding. Die Ergebnisse der Genauigkeit der Gesichtserkennung können verglichen werden und analysiert werden. Um Ähnlichkeiten in unterschiedlichen Gesichtern zu finden, wird eine Nutzerstudie durchgeführt, die die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Modells testet. Die Ergebnisse dieser Bachelorarbeit kann als Grundlage für zukünftige Arbeiten dienen und zeigt, was verbessert werden kann.