Reconhecimento de face utilizando transformada discreta do cosseno bidimensional, análise de componentes principais bidimensional e mapas auto-organizáveis concorrentes

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A identificação de uma pessoa pela sua face é um dos métodos não-intrusivo mais efetivo em biometria, no entanto, também é um dos maiores desafios para os pesquisadores na área; consistindo em pesquisas em psicofísica, neurociência, engenharia, reconhecimento de padrões, análise e processamento de imagens, e visão computacional aplicada no reconhecimento de faces pelos seres humanos e pelas máquinas. O algoritmo proposto nesta dissertação para reconhecimento de faces foi desenvolvido em três etapas. Na primeira etapa são obtidas as matrizes características das faces utilizando a Two-Dimensional Discrete Cosine Transform (2D-DCT) e a Two-Dimensional Principal Component Analysis (2D-PCA). O treinamento da Concurrent Self-Organizing Map (CSOM) é realizado na segunda etapa usando as matrizes características das faces. E finalmente, na terceira etapa obtém-se a matriz característica da imagem consulta classificando-a utilizando a rede CSOM da segunda etapa. Para verificar o desempenho do algoritmo de reconhecimento de faces proposto neste trabalho foram realizados testes utilizando três bancos de imagens bem conhecidos na área de processamento de imagens: ORL, YaleA e Face94.

ASSUNTO(S)

som engenharia eletrica 2d-pca face recognition csom reconhecimento de faces 2d-dct reconhecimento de padrões

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