Segmentation of Face Images

Seit der Einführung persönlicher Dokumente in elektronischer Form ist die Analyse von Passbildern zu einem wichtigen Forschungsbereich geworden. Um für elektronische Dokumente geeignet zu sein, müssen Passbilder eine Reihe von Qualitätsanforderungen, die von der Internationalen Zivilluftfahrt Organisation (ICAO) definiert sind, erfüllen. Einige dieser Kriterien betreffen das ganze Bild, andere wiederum beziehen sich nur auf bestimmte Regionen im Bild. Zur Kontrolle solch regionenspezifischer Bedingungen ist eine Lokalisierung der entsprechenden Bildbereiche im Vorhinein notwendig. In dieser Arbeit präsentieren wir eine Methode zur automatischen Segmentierung von Gesichtsbildern in Farbe. Der entwickelte Algorithmus soll anschließend in einem automatischen Validierungsgerät für Passbilder eingesetzt werden. Zum Erreichen dieses Ziels verwenden wir einen wissensgesteuerten Ansatz. Dieser basiert auf einem Total-Variation-Modell das es uns erlaubt, Vorwissen über den Inhalt typischer Passbilder in den Segmentierungsprozess einzubinden. Da eine der Qualitätsanforderungen für Passbilder ein gleichmäßiger Bildhintergrund ist, entwickelten wir zusätzlich einen Hintergrundklassifikator, der, ausgehend vom Segmentierungsergebnis, den Bildhintergrund als homogen oder nicht homogen kennzeichnet. Dadurch können Bilder mit nicht homogenem Hintergrund bei der Überprüfung schon zu einem frühen Zeitpunkt zurückgewiesen werden, und müssen nicht den gesamten Validierungsprozess durchlaufen. Schließlich haben wir auch zahlreiche Experimente auf zwei verschiedenen Datensätzen von Gesichtsbildern durchgeführt, um unseren Algorithmus zu evaluieren. Die erzielten Resultate zeigen, dass unsere Methode sehr robust ist und andere Ansätze zur Segmentierung von Gesichtsbildern, nämlich ein Expertensystem und einen AdaBoost-Klassifikator, übertrifft.