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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Reconhecimento de faces via PCA: análise de desempenho
metadata.dc.creator: Silva, Alexandre Fieno da
metadata.dc.contributor.advisor1: Barcelos, Célia Aparecida Zorzo
metadata.dc.contributor.referee1: Silva, Ilmério Reis da
metadata.dc.contributor.referee2: Boaventura, Maurílio
metadata.dc.description.resumo: Com o aumento das atividades criminosas, como roubos a bancos, seqüestro, etc., a necessidade de identificar uma pessoa de forma mais segura e eficaz tornou-se imprescindível. Vários algoritmos são propostos a fim de resolver alguns desafios encontrados nos sistemas de recuperação, como efeitos de pose, iluminação, efeitos da idade e expressão facial. Um método clássico e vastamente usado no reconhecimento de faces é a análise da componente principal (Principal Component Analysis - PCA) proposto por Turk e Pentland em 1991. O PCA tem como objetivo procurar as componentes principais da distribuição de faces ou seja os autovetores da matriz covariância do conjunto de faces, onde cada autovetor representa a variação entre as faces (autofaces). Os estudos abordados neste trabalho são dedicados ao desempenho do PCA na recuperação de faces, considerando diferentes poses, expressões faciais e iluminação. O PCA é analisado quando a face consulta tem suas características modificadas (por exemplo, ruído, oclusões, recorte, etc.). É feita uma análise de como essas modificações podem alterar os resultados da busca, além da influência da iluminação e da pose na recuperação de face. Também é analisado o desempenho do PCA em relação µa quantidade de autovalores que devem ser selecionados para se obter um bom resultado de recuperação e quais autovalores escolher. No problema de iluminação um filtro de suavização é usado em um conjunto de faces e, posteriormente, o PCA é aplicado na parte da imagem que contém as texturas, os detalhes e os ruídos, oriundos da diferença da imagem original e da imagem suavizada. O objetivo é melhorar a recuperação de face sob as mais variadas condições de iluminação.
Abstract: With the augment of criminal activities as bank robbery, kidnapping, etc., the needs of identifying a person in a safe manner became indispensable. Several algorithms have been proposed with the aim of resolving some of the challenges found in the retrieval systems as pose, illumination, age and facial expression effects. A very well diffused method in face recognition is the PCA - Principal Component Analysis, proposed by Turk and Pentland in 1991. The PCA method has as the main goal to seek the principal components of faces distribution, which means, the eigenvectors of the covariance matrix of the face set, where each eigenvector represents the variation among the faces (auto faces) that can be seen as a feature set. This work dedicates to the performance of the PCA method in face retrieval, taking into consideration the use of different poses, facial expression and illumination effects. The PCA is also evaluated when the query face has some of its features modified (i.e. noise, occlusion, cutting, etc). An analysis is done taking into consideration how these modified features could change the retrieval results, besides the illumination and poses influence. The performance of PCA method is also evaluated considering which ones and the quantity of eigenvalues to be selected by the algorithm, with the aim of reaching good retrieval results. With the aim of verifying the illumination problems, a smooth filter is used in a set of faces and then the PCA method is applied in this set of images considering only those images pieces that have texture and noise presence, derived of the difference between the original and the smoothed image. The main goal is to improve the face retrieval under several illumination conditions.
Keywords: Análise da componente principal
Recuperação
Iluminação
Pose
Expressão facial
Principal component analysis
Retrieval
Illumination
Pose
Facial expression
Biometria
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: SILVA, Alexandre Fieno da. Reconhecimento de faces via PCA: análise de desempenho. 2006. 141 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2006.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12588
Issue Date: 18-Aug-2006
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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