Classificador Fisherface Fuzzy para o reconhecimento de faces

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Souza, Flávio Lima de [UNESP]
Orientador(a): Boaventura, Maurílio [UNESP], Boaventura, Inês Aparecida Gasparotto [UNESP]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação - Matemática
Modelos matematicos
Reconhecimento facial (Computação)
Sistemas difusos
Biometria
Mathematical models
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/110600
Resumo: A presente disserta c~ao e um estudo do m etodo Fisherface Fuzzy e das funções de pertinência fuzzy para o reconhecimento de faces. O tradicional método Fisherface e constituído de duas técnicas de reduçãao de dimensionalidade de dados: Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Discriminante Linear (LDA). O método e relativamente insensível a diversos fatores que atuam sobre as imagens, como variação na iluminação e diferentes expressões faciais. A fim de superar esses fatores e melhorar as taxas de reconhecimento do método Fisherface, e incorporado ao seu algoritmo graus de pertinência fuzzy, que são calculados a partir da técnica de k-vizinhos mais próximos (KNN), dando origem ao método Fisherface Fuzzy. O objetivo deste trabalho e avaliar o desempenho desses dois métodos e propor a utilização de uma nova função de pertinência para o método Fisherface Fuzzy. Os testes são realizados em duas bases de imagens faciais: Yale e ORL
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