Técnicas de seleção de características com aplicações em reconhecimento de faces. / Feature selection techniques with applications to face recognition.

AUTOR(ES)

Teófilo Emídio de Campos

DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

O reconhecimento de faces é uma área de pesquisa desafiadora que abre portas para a implementação de aplicações muito promissoras. Embora muitos algoritmos eficientes e robustos já tenham sido propostos, ainda restam vários desafios. Dentre os principais obstáculos a serem uperados, está a obtenção de uma representação robusta e compacta de faces que possibilite distinguir os indivíduos rapidamente. Visando abordar esse problema, foi realizado um estudo de técnicas de reconhecimento estatístico de padrões, principalmente na área de redução de dimensionalidade dos dados, além de uma revisão de métodos de reconhecimento de faces. Foi proposto (em colaboração com a pesquisadora Isabelle Bloch) um método de seleção de características que une um algoritmo de busca eficiente (métodos de busca seqüencial flutuante) com uma medida de distância entre conjuntos nebulosos (distância nebulosa baseada em tolerância). Essa medida de distância possui diversas vantagens, sendo possível considerar as diferentes tipicalidades de cada padrão dos conjuntos de modo a permitir a obtenção de bons resultados mesmo com conjuntos com sobreposição. Os resultados preliminares com dados sintéticos mostraram o caráter promissor dessa abordagem. Com o objetivo de verificar a eficiência de tal técnica com dados reais, foram efetuados testes com reconhecimento de pessoas usando imagens da região dos olhos. Nesse caso, em se tratando de um problema com mais de duas classes, nós propusemos uma nova função critério inspirada na distância supracitada. Além disso foi proposto (juntamente com o estudante de mestrado Rogério S. Feris) um esquema de reconhecimento a partir de seqüências de vídeo. Esse esquema inclui a utilização de um método eficiente de rastreamento de características faciais (Gabor Wavelet Networks) e o método proposto anteriormente para seleção de características. Dentro desse contexto, o trabalho desenvolvido nesta dissertação implementa uma parte dos módulos desse esquema.

ASSUNTO(S)

computer vision pattern recognition seleção de características reconhecimento de faces dimensionality reduction reconhecimento de padrões visão computacional face recognition feature selection redução de dimensionalidade

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