Análise multilinear discriminante de formas frontais de imagens 2D de face - Quiroga, Eliana Zacchi Tenório (2012)
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.