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Título: Método de reconhecimento de face baseado em estatísticas de ordem superior
Título(s) alternativo(s): Face recognition method based on higher-order statistics
Autor : Silva Neto, Jaime Gomes da
Lattes: http://lattes.cnpq.br/0322558524681766
Primeiro orientador: Ferreira, Danton Diego
Primeiro membro da banca: Nepomuceno, Erivelton Geraldo
Segundo membro da banca: Vítor, Giovani Bernardes
Terceiro membro da banca: Huallpa, Belisário Nina
Quarto membro da banca: Jesus, Fábio Domingues de
Palavras-chave: Reconhecimento facial
Estatística de ordem superior
Cumulantes
Discriminante Linear de Fisher
Classificador bayesiano
Higher order statistics
Cumulants
Fisher’s discriminant ratio
Bayesian classifier
Data da publicação: 27-Jul-2016
Referência: SILVA NETO, J. G. da. Método de reconhecimento de face baseado em estatísticas de ordem superior. 2016. 72 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: A identificação de uma pessoa pela sua face é um dos métodos não intrusivos mais efetivos em biometria. Por outro lado, é um dos maiores desafios para os pesquisadores na área, visto que implica em fatores que contemplam os aspectos de iluminação do ambiente, pose do indivíduo, qualidade da imagem, oclusão, disfarces, dentre outros. Os sistemas de reconhecimento facial apresentam vasta aplicabilidade, com destaque para os sistemas de segurança, realizando importante tarefa na sociedade. É chave de acesso para sistemas e locais como, por exemplo, computadores pessoais, smartphones, acesso a ambientes específicos do sistema bancário, dentre outros sistemas vinculados à interface homem-máquina. A presente dissertação de mestrado apresenta contribuições em dois aspectos: (i) explora as estatísticas de ordem superior para construção de assinaturas compactas de faces; (ii) considera um cenário cujo objetivo é detectar e identificar criminosos automaticamente com reconhecimento de face para auxiliar a Polícia Militar. O algoritmo proposto nesta dissertação para reconhecimento de faces foi desenvolvido em três etapas. Na primeira etapa foi realizada a extração de características utilizando Estatística de Ordem Superior (cumulantes de 2ª, 3ª e 4ª ordens). Na etapa seguinte, selecionaram-se os parâmetros por meio do discriminante de Fisher e análise de redundância com correlação linear. Na última fase, foi feita a classificação, utilizando o classificador de Bayes. Para verificar o desempenho do algoritmo de reconhecimento de faces proposto neste trabalho foram realizados testes utilizando o banco de imagens bem conhecido na área de processamento de imagens: ORL. Os resultados são motivadores, com taxas de detecção e classificação superiores a 70%, e evidenciam o potencial das estatísticas de ordem superior na construção de assinaturas de faces.
Abstract: Face recognition is one of the most effective non-intrusive methods in biometrics. On the other hand, it is a major challenge for researchers in the area, as it involves factors that include the ambient lighting aspects, the individual pose, image quality, occlusion, disguises, among others. Face recognition systems have broad applicability, especially the security systems, performing important task in society. It is key access to systems and locations, for example, personal computers, smartphones, access to specific rooms of the banking system, among other systems linked to human-machine interface. This master’s thesis presents contributions in two aspects: (i) it explores the hither-order statistics to build compact signature of faces; (ii) it considers a scenario whose the goal is to detect and identify criminals automatically with face recognition to assist the military police. The algorithm proposed in this thesis for face recognition was developed in three stages. In the first stage the feature extraction using higher-order statistics (second-, third- and fourth-order cumulants) is performed. The next step comprises the feature selection, through the Fisher’s discriminant, and redundancy analysis with linear correlation. In the last stage, the classification using the Bayes classifier is performed. To check the performance of face recognition algorithm proposed in this work it was carried out tests using the database ORL, which is a well-known dataset in the image processing area. Promising results were achieved in which detection and classification rates over 70% were reached, which shows the potential of higher-order statistics on building compact feature vector signatures of faces.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11468
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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