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Reconhecimento de Faces

Reconhecimento de Faces. Percepção Computacional e Reconhecimento de Padrões. Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos, Filipe Calegario , João Gabriel Monteiro, João Paulo Oliveira { ajss , agsj , ejvm , fcac , jggxm , jpso }@ cin.ufpe.br. Roteiro. Etapas Aquisição das Imagens

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  1. Reconhecimento de Faces Percepção Computacional e Reconhecimento de Padrões Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos, Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João Paulo Oliveira {ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm, jpso}@cin.ufpe.br

  2. Roteiro • Etapas • Aquisição das Imagens • Pré-processamento • Extração das Características • Classificação e Verificação • Experimentos • Resultados

  3. Aquisição das Imagens

  4. Pré-processamento • Correções • Iluminação • Resolução • Escala de cinza • Separação em treinamento e teste (5 posições x 4 fotos) • 5 fotos de cada posição para treinamento • 15 restantes para teste • Resize • Tamanho normal 120 x 90 • Tamanho aproximado de um ícone 32 x 24 • Tamanho pequeno 12 x 9

  5. Extração das Características • Eigenfaces • Extraído do PCA (Principal Component Analysis) • Limitado pela quantidade de exemplos de treino • Pelo menos N-1 auto-vetores diferentes de 0 • Menor que a dimesionalidade das fotos • Subtração da média • Matriz de covariância (S): T . Tt • Exemplo: • 300 imagens 100 x 100 • S = 300 x 300 • Melhor que 10000 x 10000 • Velocidade e eficiência

  6. Extração das Características • Eigenfaces [1] • Auto-vetores de maior auto-valor • Base de projeção para os elementos de teste • Novo elemento de teste • Subtraído da média (conjunto de treino) • Projetado no espaço de faces (auto-vetores) • Classificação...

  7. Curiosidade... Média das Imagens 90 x 90 Média das Imagens 32 x 24

  8. Classificação e verificação • k-NN [2] • k - vizinhos mais próximos • Medida de Distância • Euclidiana normalizada • Verificação • Imagem rotulada • Negar ou aceitar o rótulo

  9. Experimentos Testes Exaustivos • Tamanho da imagem • 120x90; 32x24; 12x9 • Número de dimensões depois do Eigenfaces • Melhor resultado para cada um dos tamanhos • O número de vizinhos do k-NN • k-NN com peso ou sem peso • Treinamento 15 e teste 5

  10. Resultados • k vizinhos mais próximos • 1-NN e, portanto sem peso * Melhor resultado das variações testadas

  11. Resultados • Repetição dos melhores resultados com o conjunto de treino com 15 fotos e o de teste com 5;

  12. Referências • [1] Wikipedia, The Free Encyclopedia. Eigenface. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenface>. Acesso em Dez 2008. • [2] Wikipedia, The Free Encyclopedia. k-nearest neighbor algorithm . Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki /K-nearest_neighbor_algorithm>. Acesso em Dez 2008.

  13. Reconhecimento de Faces Percepção Computacional e Reconhecimento de Padrões Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos, Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João Paulo Oliveira {ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm, jpso}@cin.ufpe.br

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