Face recogniton based on the optimal combination of neural networks, eigenfaces and least squares matching methods

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.

Mögliche neue Strukturen im Ortsnetz und ihre minimale Länge

Auch für das Teilnehmeranschlußnetz werden neben dem heute üblichen „Sternnetz" neuerdings „Ring-" und „Verzweigungsnetze" genannt, und es wird die Frage diskutiert, ob damit geringere Kosten zu erwarten sind. Mit Begriffen der Graphentheorie werden hier z.B. die Strukturen Stern, Ring, Baum definiert. Ein gedachtes Ortsnetz wird dann in quadratische Bereiche mit der Seitenlänge l und mit M Teilnehmern aufgeteilt. Für verschiedene Strukturen des Leiternetzes in der Teilnehmerebene werden die Mindestlängen der Leiter und der Kabelkanäle berechnet. Unter anderem zeigt sich, daß unabhängig von der Struktur des Leiternetzes die Kabelkanäle, ein dominierender Kostenanteil in der Teilnehmerebene, praktisch gleich lang sind, nämlich l/M^0,5 je Teilnehmer.