Bei dem Verfahren des Template Matching wird die Ã?â??hnlichkeit zwischen einem Bild und einem Template berechnet. Ein Template ist eine vorgegebene Maske, die einem Bild oder einem Teil eines Bildes Ã?¤hnlich ist. Die einfachste Form des Template Matching fÃ?¼r die Gesichtererkennung ist es, ein Bild mit einem Template zu vergleichen, welches das ganze Gesicht oder Teile des Gesichts reprÃ?¤sentiert. Dabei kann jede Person in einer Datenbank durch eine Frontalaufnahme des Gesichts, sowie durch vier Templates fÃ?¼r die Augen, den Mund, die Nase und das gesamte Gesicht (Region unterhalb der Augenbrauen) dargestellt werden. FÃ?¼r die Identifikation eines unbekannten Gesichts wird ein Vergleich dieses Gesichts mit allen in der Datenbank gespeicherten Bildern durchgefÃ?¼hrt. Als Ergebnis erhÃ?¤lt man einen Vektor, in dem die Ã?â??hnlichkeit der jeweiligen Merkmale enthalten ist. Die unbekannte Person wird dann als die Person mit der hÃ?¶chsten kumulativen Ã?â??hnlichkeit aller Merkmale identifiziert. Diese kann beispielsweise Ã?¼ber die Summe der Fehlerquadrate berechnet werden. Die QualitÃ?¤t der Ergebnisse beim Template Matching hÃ?¤ngt stark von der QualitÃ?¤t der verwendeten Maske ab. Die Maske muss bei mÃ?¶glichst vielen unterschiedlichen Personen "passen" und sollte mÃ?¶glichst unabhÃ?¤ngig von Helligkeits- oder KontrastÃ?¤nderungen sein. Das grÃ?¶Ã?Ÿte Problem beim Template Matching ist jedoch, dass es sehr rechenaufwendig und somit zeitaufwendig ist.

Template Matching ist dann effektiv, wenn die jeweiligen Bilder gleiche Gr�¶�Ÿe, Orientierung und Beleuchtung aufweisen wie die Referenzdaten.

Beim Elastic Graph Matching wird ein Gitternetz �¼ber das Gesicht gelegt und an den Knotenpunkten wie Augen-, Mundwinkel oder Nasenspitze ein kleiner lokaler Umkreis betrachtet. Das Gitternetz wird auch als "Labeled Graph" bezeichnet. An den Knoten werden Merkmale mit sogenannten "Jets" extrahiert. Diese "Jets" bestehen aus mehreren Gabor-Wavelets. Es gilt dann innerhalb des Vergleichsbildes diese Gitterpunkte (innerhalb von Toleranzgrenzen) aufzufinden, wobei die Relation der Punkte untereinander aufgrund der Gitterstruktur automatisch erhalten bleibt. Der Vergleichswert wird aus dem Grad der zur Wiedererkennung notwendigen Verbiegungen gewonnen.

Die bei der GesichtsreprÃ?¤sentation verwendeten Graphen sind objektangepasst, d.h. die Knoten sind an Punkten angebracht, von denen angenommen werden kann, dass sie gesichtsspezifische Informationen enthalten (z.B. Pupille, Nasenspitze, Kinn, Lippen, nicht aber Haar). ZusÃ?¤tzliche Knotenpunkte kÃ?¶nnen vom System automatisch hinzugefÃ?¼gt werden, beispielsweise in der Mitte der Strecke zwischen OhrlÃ?¤ppchen und Pupille. Die Kanten des Gesichtsgraphen verbinden nicht alle Knoten untereinander, sondern werden nach zwei Kriterien ausgewÃ?¤hlt. Zum einen werden benachbarte Knoten verbunden, zum anderen wird versucht, durch die Anzahl der Kanten den Graphen mit speziellen Deformationseigenschaften auszustatten: Knoten an wenig verÃ?¤nderlichen Gesichtsteilen sollen vergleichsweise starr, Knoten an durch Mimik stark verÃ?¤nderlichen Gesichtspunkten beweglich sein. Da Gesichter allgemein geometrische Variationen aufweisen, werden die KnotenabstÃ?¤nde mit topologieerhaltenden dynamischen Modellen beschrieben. Bei einem Vergleich zweier Gesichter kÃ?¶nnen die Knoten in gewissen Grenzen verschoben werden, damit eine bessere Ã?Å?bereinstimmung der an den korrespondierenden Knoten ermittelten Merkmale erreicht wird. Die Vergleichsfunktion ist dann eine gewichtete Summe aus dem Unterschied der Merkmale an den Knoten und einem topographischen Term, der die Verzerrung des Gitters quantifiziert.

Zwei Bilder ein und desselben Gesichts oder Gegenstands sind im Allgemeinen sehr verschieden, da sich jeweils eine andere Perspektive ergibt, gewisse Teile verdecken andere Teile, die Bildpunkte sind als Ganzes oder auch relativ zueinander verschoben. Um zwei Bilder vergleichen zu k�¶nnen, ist es wichtig zu wissen, welche Punkte der beiden Aufnahmen denselben Punkt des realen Gegenstands darstellen, d.h. welche Bildpunktepaare der zwei Aufnahmen miteinander korrespondieren.