Visuelle Sprechererkennung: Projektbericht und Ergebnisse

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Das visuelle Sprechererkennungssystem kombiniert moderne Gesichtsdetektion, Tracking und Mundbewegungsanalyse mit Echtzeitverarbeitung, um Sprecher zu identifizieren. Methoden wie FaceNet oder ArcFace encodieren Gesichtsmerkmale, ergänzt durch sorgfältige Datenvalidierung und Systemtests. Ergebnisse zeigen hohe Genauigkeit bei niedriger Latenz. Diskussion beleuchtet Optimierungen, Herausforderungen durch Lichtbedingungen und zukünftige Erweiterungen wie Audiointegration für dynamische Szenarien.