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Diese Bachelorarbeit basiert auf dem zuvor durchgeführten Praxisprojekt, in dem die Objekterkennungsdienste in den Cloudsystemen von Google, Amazon und Microsoft untersucht und verglichen wurden, um zur Erkennung von Gesichtern
und Kfz-Kennzeichen eingesetzt zu werden. Im Rahmen des Projekts wurde zudem evaluiert ein neuronales Netz für diese Aufgabe für den lokalen Einsatz zu entwickeln, was aufgrund des Aufwands aber nicht durchgeführt wurde.
An diesem Punkt soll diese Arbeit ansetzen, indem zunächst mit MTCNN und YOLOv3 vortrainierte neuronale Netze zur Gesichts- bzw. allgemeinen Objekterkennung den Cloud-Systemen gegenübergestellt und verglichen werden. Im Folgenden wird ein in Keras implementierter eigener Ansatz präsentiert, der einzig zur Lokalisierung von Kennzeichen dienen soll. Abschließend wird eine Empfehlung ausgesprochen, wie neuronale Netze, unabhängig ob lokal oder in der Cloud, eingesetzt werden können.