Biometrische Anwendung zur Gesichtserkennungstechniken

Derzeit hat die Nutzung biometrischer Merkmale zur Authentifizierung von Personen weit verbreitet. Verschiedene biometrische Merkmale wie Fingerabdrücke, Irismuster und Gesichtszüge werden zur Authentifizierung von Personen eingesetzt. Die Gesichtserkennungstechnologie gilt weithin als beliebte Methode zur Personenauthentifizierung. Es gibt eine Vielzahl von Algorithmen, von denen jeder seine eigenen Vor- und Nachteile hat. Die Dimensionsreduktion ist ein entscheidender Schritt in den Algorithmen zur Gesichtserkennung aufgrund der Vielzahl an Gesichtszügen in einem Gesichtbild. Das Hauptziel dieses Papiers ist die Anwendung von Techniken der Hauptkomponentenanalyse im Prozess der Gesichtserkennung. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) hat sich als sehr vorteilhaft im Kontext der Dimensionsreduktion erwiesen. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine statistische Technik, die Eigenvektoren erzeugt. Die Eigenvektoren werden kombiniert, um Bilder zu bilden, die anschließend verwendet werden, um die Eigenfaces zu visualisieren.