Padrões mapeados localmente em multiescala aplicados ao reconhecimento de faces

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dc.contributor.advisorBoaventura, Maurílio [UNESP]
dc.contributor.advisorBoaventura, Inês Aparecida Gasparotto [UNESP]
dc.contributor.authorSilva, Eduardo Machado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2018-06-04T16:05:04Z
dc.date.available2018-06-04T16:05:04Z
dc.date.issued2018-04-06
dc.description.abstractO Reconhecimento facial é uma das tecnologias biométricas mais utilizadas em sistemas automatizados que necessitam garantir a identidade de uma pessoa para acesso autorizado e monitoramento. A grande aceitação do uso da face tem várias vantagens sobre outras tecnologias biométricas: ela é natural, não exige equipamentos sofisticados, a aquisição de dados é baseada em abordagens não invasivas, e pode ser feito a distância, de maneira cooperativa ou não. Embora muitos estudos em reconhecimento facial tenham sido feitos, problemas com variação de iluminação, poses com oclusão facial, expressão facial e envelhecimento ainda são desafios, pois influenciam a performance dos sistemas de reconhecimento facial e motivam o desenvolvimento de novos sistemas de reconhecimento que lidam com esses problemas e sejam mais confiáveis. Este trabalho tem como objetivo avaliar a técnica de Padrões Localmente Mapeados em Multiescala (MSLMP) para o reconhecimento facial. Técnicas baseadas em algoritmos genéticos e processamento de imagens foram usadas para obter melhores resultados. Os resultados obtidos chegam a 100% de acurácia para alguns banco de dados. A base de dados MUCT ´e, em particular, bastante complexa, ela foi criada em 2010 com o objetivo de aumentar a quantidade de bancos de dados disponíveis com alta variação de iluminação, idade, posições e etnias, e por isso, ´e um banco de dados difícil quanto ao reconhecimento automático de faces. Uma nova técnica de processamento baseada na média dos níveis de cinza da base foi desenvolvida.pt
dc.description.abstractFacial recognition is one of the most used biometric technologies in automated systems which ensure a person’s identity for authorized access and monitoring. The acceptance of face use has several advantages over other biometric technologies: it is natural, it does not require sophisticated equipment, data acquisition is based on non-invasive approaches, and can it be done remotely, cooperatively or not. Although many facial recognition studies have been done, problems with light variation, facial occlusion, position, expression, and aging are still challenges, because they influence the performance of facial recognition systems and motivate the development of more reliable recognition systems that deal with these problems. This work aim to evaluate the Multi-scale Local Mapped Pattern (MSLMP) technique for the facial recognition. Techniques based on genetic algorithms and image processing were applied to increase the performance of the method. The obtained results reach up to 100% of accuracy for some databases. A very difficult database to deal is the MUCT database which was created in 2010 with aim of providing images with high variation of lighting, age, positions and ethnicities in the facial biometry literature, which makes it a highly difficult base in relation to automated recognition. A new processing technique was developed based on the average gray levels of the images of the database.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.identifier.aleph000902395
dc.identifier.capes33004153071P0
dc.identifier.lattes6958497786939585
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/154142
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectReconhecimento facialpt
dc.subjectPadrões localmente mapeadospt
dc.subjectAlgoritmos evolutivospt
dc.subjectReconhecimento de padrõespt
dc.subjectSistemas biométricospt
dc.subjectFacial recognitionen
dc.subjectLocal mapped patternen
dc.subjectEvolutionary algorithmsen
dc.subjectPattern recognitionen
dc.subjectBiometric systemsen
dc.titlePadrões mapeados localmente em multiescala aplicados ao reconhecimento de facespt
dc.title.alternativeMulti-scale local maped pattern applied for face recognitionen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes6958497786939585
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Pretopt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramMatemática - IBILCEpt
unesp.knowledgeAreaMatemática aplicada e computacionalpt
unesp.researchAreaModelagem matemáticapt

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