Identificação da região periorbital utilizando a técnica SIFT em conjunto com rede neural híbrida

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Ribeiro, Daniel Gomes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Periorbital area; Biometrics; SIFT; Covariance matrix; Statistics; Região periorbital; Biometria; Matriz de Covariância; Estatística; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13745

Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.