Publicação: Reconhecimento facial utilizando análise de componentes principais
e algoritmos genéticos em imagens segmentadas
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
Um indivíduo pode ser lembrado ou identificado por diversas características físicas.
Durante a infância, uma criança aprende a identificar pessoas pela voz, pelo cheiro, mas
provavelmente a característica mais marcante de uma pessoa é o seu rosto. Isso deve-se
ao fato que ao olhar para o rosto de uma pessoa várias informações são coletadas quase
que simultaneamente, como por exemplo, cor dos olhos, formato da boca, textura do cabelo,
coloração da pele, etc.. Com uma quantidade maior de informações, a probabilidade
de identificar uma pessoa erroneamente é menor, ou seja, é mais preciso reconhecer uma
pessoa a partir da imagem de seu rosto do que a partir de uma amostra de sua voz. O
reconhecimento de uma pessoa a partir da imagem do seu rosto sempre foi uma tarefa
importante. Esse reconhecimento pode ter vários objetivos, como por exemplo, identificar
um criminoso, permitir o acesso de pessoas a áreas restritas, etc.. Logo, com o aperfeiçoamento
dos computadores, várias técnicas de reconhecimento facial foram desenvolvidas,
entre elas técnicas que utilizam Principal Component Analysis (PCA). A proposta deste
trabalho é desenvolver alguns métodos de reconhecimento facial que utilize menos recursos
computacionais e sejam mais rápidos. Baseado no método PCA Avançado, foram
desenvolvidas duas técnicas, os métodos PCA Segmentado e PCA Seletivo, que obtiveram
maiores taxas de reconhecimento e menores tempos de processamento do que o método
PCA Avançado. Também foram desenvolvidas outras 3 técnicas de reconhecimento que
utilizam Algoritmos Genéticos que também obtiveram resultados melhores do que o PCA
Avançado. As técnicas desenvolvidas neste trabalho também podem realizar o reconhecimento
facial a partir de regiões faciais (testa, olhos, nariz, boca e queixo), pois nem sempre
toda a imagem do rosto de uma pessoa está disponível para realizar a identificação, como
por exemplo, imagens obtidas de câmeras de segurança onde um assaltante está encapuzado
e a câmera consegue registrar somente a região dos olhos.
Abstract
A person can be remembered or identified by various physical characteristics. During
childhood, a child learns to identify people by voice, the smell, but probably the most
remarkable characteristic of a person is face. Due to the fact that looking at the face of
a person more information is collected almost simultaneously, such as eye color, mouth
shape, hair texture, skin color, etc.. With a larger amount of information, the probability
of incorrectly identifying a person is lower, ie it is more precise to recognize a person from
the image of his face than from a voice sample. The person recognition from the image face
has always been an important task. This recognition may have several objectives such as
identifying a criminal, to allow people access to restricted areas, etc.. Thereforewith the improvement
of computers various facial recognition techniques were developed, including
techniques that use PCA (Principal Component Analysis). The purpose of this research is
develop some methods of face recognition that uses less computational resources and are
faster. Based on PCA method, two techniques were developed, the methods Segmented
PCA and Selective PCA , which had the highest recognition rates and processing times
smaller than Advanced PCA. Other three recognition techniques also developed in this
thesis and theses techniques using Genetic Algorithms which also performed better than
Advanced PCA. The techniques developed in this thesis can also perform facial recognition
from facial regions (forehead, eyes, nose, mouth and chin), it is not always the whole
picture of a person s face is available to perform the identification, for example, images
obtained from security cameras where a burglar is hooded and the camera can record only
the eye region.
Palavras-chave
PCA, Reconhecimento facial, Regiões faciais, Segmentação, Genetic algorithms, Face recognition, Face regions and segmentation, Computação, Reconhecimento do rosto humano
(Computação), Algoritmos genéticos
Citação
MEDEIROS, Luciano Xavier. Reconhecimento facial utilizando análise de componentes principais
e algoritmos genéticos em imagens segmentadas. 2012. 156 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2012. DOI https://doi.org/10.14393/ufu.te.2012.64