Comparação do desempenho do classificador de novidades com o classificador do vizinho mais próximo no reconhecimento facial

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Falcão, Thiago Azevedo
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/3629674465294160
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Faculdade de Tecnologia; BR; UFAM; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: Sistemas biométricos; Reconhecimento facial; Classificador de novidades; Biometric system; Face recognition; Novelty classifier; ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/3297

Este trabalho propõe a utilização do classificador de novidades para reconhecimento de faces, o qual é baseado no filtro de novidades, proposto por Kohonen. Para avaliar o desempenho do novo classificador é feita uma comparação com o classificador do vizinho mais próximo, usando a métrica da distância euclidiana. A base de dados utilizada para essa comparação foi a base ORL. A informação da face é extraída utilizando os métodos PCA, 2DPCA e (2D)2PCA, sem usar qualquer tipo de pré-processamento (fotométrico ou geométrico). Os seguintes resultados são apresentados no modo de identificação: taxa de reconhecimento rank 1 e as curvas CMC, no modo verificação: as taxas de correta aceitação (CAR), de erro equivalente (EER), as curvas ROC e área sob a curva ROC (AUC). Os resultados obtidos mostraram que o classificador proposto tem um desempenho melhor do que o desempenho do vizinho mais próximo e do que outros classificadores anteriormente publicados usando a mesma base, quando a estratégia de validação cruzada 10-fold é usada, com essa estratégia a taxa de reconhecimento obtida foi de 100%