Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios (2015)
- Authors:
- Autor USP: CARLOS JUNIOR, LUIS FERNANDO MARTINS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: PERCEPÇÃO DA FACE; REDES NEURAIS; SISTEMAS DINÂMICOS
- Keywords: Dynamical systems; Face recognition; Neural networks; Reconhecimento de faces
- Language: Português
- Abstract: O Reconhecimento de faces consiste em, a partir de uma imagem, identificar ou verificar um ou mais indivíduos através de um banco de dados de faces. O reconhecimento de faces é uma tarefa de grande interesse, principalmente pelo grande número de possíveis aplicações. Dessa forma, existem diversos métodos para lidar com o problema. No entanto, apesar da maioria dos métodos conseguirem bons resultados em ambientes controlados, quando há variações de iluminação, pose ou expressão facial, esse desempenho é reduzido. Buscando lidar com as dificuldades existentes, este trabalho propõe um método para o reconhecimento de faces utilizando os conjuntos-K. Os conjuntos-K são modelos conexionistas baseados em populações de neurônios, concebidos através de estudos e análises do sistema olfativo animal. Estes modelos apresentam estrutura e comportamento biologicamente mais plausíveis que os modelos tradicionais de redes neurais. Os conjuntos-K vêm sendo usados em diversas tarefas de aprendizado de máquina, apresentando bons resultados principalmente na resolução de problemas complexos ou com ruídos. Devido ao grande potencial dos conjuntos-K para reconhecimento de padrões em ambientes complexos e ruidosos, é levantada a hipótese de que um método baseado nos conjuntos-K alcance um melhor desempenho que os métodos existentes na literatura. O método proposto foi avaliado utilizando dois bancos de dados, AT&T e Yale B, o primeiro com pequenas variações em relação a pose e expressão facial e osegundo com grandes variações de iluminação fornecendo um cenário mais complexo. Os resultados mostraram que o método proposto consegue um desempenho equivalente ou um pouco inferior que os outros métodos avaliados para o primeiro banco de dados. Porém, para o segundo banco de dados, que fornece o cenário mais complexo, o método proposto supera os demais métodos
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 12.03.2015
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ABNT
CARLOS JUNIOR, Luis Fernando Martins. Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04082015-104017/. Acesso em: 12 jun. 2024. -
APA
Carlos Junior, L. F. M. (2015). Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04082015-104017/ -
NLM
Carlos Junior LFM. Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04082015-104017/ -
Vancouver
Carlos Junior LFM. Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04082015-104017/
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