Padrões mapeados localmente em multiescala aplicados ao reconhecimento de faces

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Silva, Eduardo Machado [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:
Reconhecimento facial
Padrões localmente mapeados
Algoritmos evolutivos
Reconhecimento de padrões
Sistemas biométricos
Palavras-chave em Inglês:
Facial recognition
Local mapped pattern
Evolutionary algorithms
Pattern recognition
Biometric systems
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/154142
Resumo: O 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.
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spelling Silva, Eduardo Machado [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Araujo, Silvio Alexandre dePagamisse, AyltonBoaventura, Maurílio [UNESP]Boaventura, Inês Aparecida Gasparotto [UNESP]2018-06-04T16:05:04Z2018-06-04T16:05:04Z2018-04-06http://hdl.handle.net/11449/15414200090239533004153071P06958497786939585O 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.Facial 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.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Reconhecimento facialPadrões localmente mapeadosAlgoritmos evolutivosReconhecimento de padrõesSistemas biométricosFacial recognitionLocal mapped patternEvolutionary algorithmsPattern recognitionBiometric systemsPadrões mapeados localmente em multiescala aplicados ao reconhecimento de facesMulti-scale local maped pattern applied for face recognitioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPMatemática - IBILCEMatemática aplicada e computacionalModelagem matemáticaUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio PretoOnline6958497786939585Publication43c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::295731-143c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::295731-14782a4c4-7fef-42fc-b83d-1a732f91b4c4virtual::272866-14782a4c4-7fef-42fc-b83d-1a732f91b4c4virtual::272866-1ORIGINALsilva_em_me_sjrp.pdfsilva_em_me_sjrp.pdfapplication/pdf7020230https://repositorio.unesp.br/bitstreams/7676b60c-e096-4d06-a739-63f21b4efaf1/download17f5f419806417111d44cacbf46f3f0dMD53trueAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-83040https://repositorio.unesp.br/bitstreams/871fae3a-dd14-40da-b899-eab91d480c42/downloadc3d756429c1ec96ef85fb7e7f49a61d5MD52falseAnonymousREADTEXTsilva_em_me_sjrp.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-12-01T06:16:45Z (GMT).Extracted texttext/plain103820https://repositorio.unesp.br/bitstreams/2bbc95e5-5a22-4497-a3f6-f98060e127e8/download3ad68947814e63c113f6cd5b5b095bf0MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILsilva_em_me_sjrp.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2018-06-05T06:02:46Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg3821https://repositorio.unesp.br/bitstreams/2b69b7d1-6fe5-4b95-be2b-de6df0a09a59/downloadd1633e89f8ea6f40f4fdb96b89a38aa5MD55falseAnonymousREAD11449/1541422026-07-25T05:16:52.711364Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/154142https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-07-25T05:16:52Repositório Institucional da UNESP - 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