Reconhecimento facial baseado em support vector machines

Coutinho, Gabriel Chaves Afonso

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Coutinho, Gabriel Chaves Afonso	-
dc.date.accessioned	2015-04-24T00:15:28Z	-
dc.date.available	2015-04-24T00:15:28Z	-
dc.date.issued	2015-04-23	-
dc.date.submitted	2008-01-17	-
dc.identifier.citation	COUTINHO, G. C. A. Reconhecimento facial baseado em support vector machines. 2008. 35 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5433	-
dc.description.abstract	Support Vector Machine (SVM) is a learning machine able to solve classification problems. Its classification speed and the easy way new data vectors can be added to the training set are some of the main characteristics of this machine. In this paper a method for face recognition is developed using Support Vector Machines and a method for compressing images termed Discrete Cosine Transform (DCT). The DCT method was used not only for compressing images but also to transform them into input vectors usable on the SVM. Experiments were made using the Yale Faces Database. The obtained results were found to be satisfatory, given the accuracy calculated.	pt_BR
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.title	Reconhecimento facial baseado em support vector machines	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.description.concentration	Inteligência artificial	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Castro, Cristiano Leite de	-
dc.contributor.referee1	Saúde, André Vital	-
dc.contributor.referee1	Rodrigues, Thiago de Souza	-
dc.description.resumo	Máquina de Vetores de Suporte (SVM) é uma máquina de aprendizagem capaz de resolver problemas de classificação com boa capacidade de generalização. A velocidade de classificação da SVM e a facilidade com que novos vetores de dados podem ser inseridos no conjunto de treinamento dessa máquina virtual são seus pontos mais fortes. Neste trabalho, é desenvolvido um método para reconhecimento de faces baseado na máquina de vetores de suporte em conjunto com um algoritmo conhecido como Transformada Co-seno Discreta, que compacta as imagens analisadas em vetores de características que podem ser processados pela SVM. Os experimentos foram realizados com uma base de dados de faces da Universidade de Yale. Os resultados obtidos foram satisfatórios e comprovados pela acurácia do método.	pt_BR
Appears in Collections:	PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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MONOGRAFIA_Reconhecimento_facial_baseado_em_support_vector_machines.pdf		6,27 MB	Adobe PDF	View/Open

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