Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Quiroga, Eliana Zacchi Tenório |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/411
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Resumo: |
Muitas atividades humanas e interações com o meio ambiente realizadas por máquinas (computadores ou robôs) são guiadas por análises da informação visual disponível. Na maioria das situações, formas 2D em imagens têm as mesmas características dos objetos originais. Esta dissertação descreve e implementa uma análise multilinear de formas 2D em imagens frontais de face com o objetivo de entender como esses dados se alteram no espaço original dos dados. São investigados não somente as componentes principais que representam maior variância, mas também as direções que melhor representam as diferenças discriminantes de acordo com a característica de interesse como, por exemplo, alterações relativas a gênero ou expressão facial. Os experimentos, utilizando bases de imagens de faces disponíveis publicamente para pesquisa, mostram que a análise multilinear discriminante baseada em hiperplanos paramétricos e não-paramétricos e componentes principais reordenadas tende a priorizar as direções que melhor explicam as diferenças de interesse Portanto, acredita-se que pode-se estender todo e qualquer trabalho de análise e interpretação visual baseado em forma por essas novas transformações lineares de dados. |
