Estudo da eficácia dos algoritmos de reconhecimento facial

Abstract

A monografia tem como objetivo avaliar a eficácia dos três algoritmos (EigenFaces, FisherFaces e Local Binary Pattern Histogram) de reconhecimento facial presentes na biblioteca OpenCV. Realizado estudo de caso utilizando um banco de dados somente de faces, com variações de expressões faciais e luminosidade; foi treinado um grupo de imagens e outro grupo foi usado para testes. Foram estabelecidos critérios para tal avaliação, como a acurácia (verdadeiros positivos e negativos sob número de testes) e tempo de execução. Notou-se que o algoritmo Local Binary Pattern Histogram é o mais eficaz entre os três, contudo nenhum deles é ideal para aplicações reais.

The monograph aims to evaluate the effectiveness of the three facial recognition algorithms (EigenFaces, FisherFaces and Local Binary Pattern Histogram) present in the OpenCV library. A case study was carried out using a database of faces only, with variations in facial expressions and luminosity; one group of images was trained and another group was used for testing. Criteria for such an evaluation were established, such as accuracy (true positives and negatives under the number of tests) and execution time. It was noted that the Local Binary Pattern Histogram algorithm is the most effective among the three, however none of them is ideal for real applications.