Representação esparsa e modelo de esparsidade conjunta no reconhecimento de faces

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Inaba, Fernando Kentaro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Engenharia Elétrica
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Representação esparsa
Modelo de esparsidade conjunta
Reconhecimento de padrões
Processamento de imagens
Inteligência artificial
Engenharia Elétrica
621.3
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9623
Resumo: This work proposes the usage of a Joint Sparsity Model with Matrix Completion (JSM-MC) for the composition of training set in the context of face recognition using the Sparse Representation-based Classifier (SRC). The proposed work aims to deal with face images in different illumination conditions and occlusions in the test and training set. For occlusions in the test set, an extended version of the algorithm is done to take into account occlusions in the optimization model. A pre-processing step is performed in the face images to reduce the effects of illumination change. A clustering of training images is done to reduce the processing time and a modification in the SRC algorithm is done to explore the sparsity of the sparse representation coefficients. The results are evaluated using a database with different illumination conditions. Artificial occlusions are inserted in the face images to investigate the behavior of the system in those conditions.
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