Comparação entre métodos de normalização de iluminação utilizados para melhorar a taxa do reconhecimento facial
Condições distintas de iluminação numa imagem podem produzir representações desiguais do mesmo objeto, dificultando o processo de segmentação e reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. Devido a isso, a distribuição de iluminação numa imagem é considerada de grande importância, e...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-04032009-145719 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-04032009-145719/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial neural networks Auto-faces Eigenfaces Face recognition Illumination normalization methods Métodos de normalização da iluminação PCA Reconhecimento facial Redes neurais artificiais Wavelets |
| Sumario: | Condições distintas de iluminação numa imagem podem produzir representações desiguais do mesmo objeto, dificultando o processo de segmentação e reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. Devido a isso, a distribuição de iluminação numa imagem é considerada de grande importância, e novos algoritmos de normalização utilizando técnicas mais recentes ainda vêm sendo pesquisados. O objetivo dessa pesquisa foi o de avaliar os seguintes algoritmos de normalização da iluminação encontrados na literatura, que obtiveram bons resultado no reconhecimento de faces: LogAbout, variação do filtro homomórfico e método baseado em wavelets. O objetivo foi o de identificar o método de normalização da iluminação que resulta na melhor taxa de reconhecimento facial. Os algoritmos de reconhecimento utilizados foram: auto-faces, PCA (Principal Component Analyses) com rede neural LVQ (Learning Vector Quantization) e wavelets com rede neural MLP (Multilayer Perceptron). Como entrada, foram utilizadas imagens do banco Yale, que foram divididas em três subconjuntos. Os resultados mostraram que o método de normalização da iluminação que utiliza wavelet e LogAbout foram os que apresentaram melhoria significativa no reconhecimento facial. Os resultados também evidenciaram que, de uma maneira geral, com a utilização dos métodos de normalização da iluminação, obtém-se uma melhor taxa do reconhecimento facial, exceto para o método de normalização variação do filtro homomórfico com os algoritmos de reconhecimento facial auto-faces e wavelet com rede neural MLP. |
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