Reconhecimento facial com LBP sobre transformação de imagem baseada em graus de redes complexas

Costa, Murilo Villas Bôas da

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Costa, Murilo Villas Bôas da	-
dc.date.accessioned	2026-09-24T12:07:39Z	-
dc.date.available	2026-09-24T12:07:39Z	-
dc.date.issued	2026-08-28	-
dc.identifier.citation	COSTA, Murilo Villas Bôas da. Reconhecimento facial com LBP sobre transformação de imagem baseada em graus de redes complexas. 2026. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2026.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/50402	-
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Caracterização	pt_BR
dc.subject	Análise de texturas	pt_BR
dc.subject	Análise de rostos	pt_BR
dc.subject	Metodologia híbrida	pt_BR
dc.subject	Redes complexas	pt_BR
dc.subject	Local binary patterns	pt_BR
dc.subject	LBP	pt_BR
dc.subject	Descrição de padrões	pt_BR
dc.subject	Vetor de características	pt_BR
dc.subject	Dimensionalidade	pt_BR
dc.title	Reconhecimento facial com LBP sobre transformação de imagem baseada em graus de redes complexas	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Couto, Leandro Nogueira	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9500586005920379	pt_BR
dc.contributor.referee1	Jefferson, Rodrigo de Souza	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/1805897404307170	pt_BR
dc.contributor.referee2	Fernanda, Maria da Cunha Santos	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/6802596562404346	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	Este trabalho apresenta um estudo abrangente sobre a caracterização e análise de texturas e rostos através de uma metodologia híbrida que combina redes complexas, Local Binary Pat terns (LBP) e estatísticas discriminativas. A abordagem proposta utiliza uma transformação baseada no grau da rede complexa como operação de pré-processamento antes da aplicação do LBP, permitindo a descrição de padrões em escalas maiores sem aumentar indevidamente a dimensionalidade do vetor de características. Os experimentos abrangeram múltiplas bases de dados: uma base de texturas (Brodatz) e três bases de reconhecimento facial (JAFFE, Yale Faces, Faces Data). Os resultados revelam um padrão dicotômico: o método proposto é altamente eficaz em reconhecimento facial, atingindo taxas de acerto de até 97.65% na base JAFFE e 99.88% na base Faces Data, com melhorias de até 7.88% em relação ao LBP tradicional em cenários desafiadores (Yale Faces). Contrastivamente, em classificação de texturas (Brodatz), o método não demonstrou melhoria significativa, sugerindo que é mais apropriado para aplicações com estruturas hierárquicas multi-escala. Esta análise abrangente, incluindo resultados bem-sucedidos e as limitações do método, fornece uma compreensão crítica sobre quando e por que a abordagem proposta é eficaz, estabelecendo direções claras para trabalhos futuros.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.sizeorduration	38	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO	pt_BR
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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