Avaliação de classificadores HAAR projetados para detecção de faces
Ano de defesa: | 2012 |
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Autor(a) principal: | |
Outros Autores: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
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: | |
Link de acesso: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6293 |
Resumo: | Este trabalho de dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo método de avaliação de classificadores Haar para localização de faces em imagens, com a finalidade de auxiliar pesquisadores na escolha do melhor classificador dentre os disponíveis atualmente, assim como oferecer uma nova métrica para avaliar futuros classificadores de localização facial. A localização facial, primeira etapa de sistemas biométricos pela face, limita as regiões das faces na imagem de entrada. A localização precisa da face ainda é uma tarefa desafiadora, e possibilita uma segmentação da área da face mais eficaz, aumentando a acurácia no processo de identificação e reconhecimento de indivíduos. O framework Viola-Jones tem sido amplamente utilizado por pesquisadores para detecção e localização de objetos e faces. Classificadores de detecção facial que utilizam o método Viola-Jones são compartilhados pela comunidade científica e acadêmica. Porém, pouco é discutido sobre a precisão de tais classificadores. Com a aplicação de 10 classificadores em dois bancos de faces distintas entre si (FEI e Yale), uma análise foi realizada e um novo método de avaliação foi proposto. Neste método uma nova métrica foi desenvolvida, levando em consideração scores dados a 22 pontos faciais. Os resultados obtidos mostraram-se mais precisos que a única metodologia de avaliação de classificadores de face Haar presente até o momento. |