Remoção de expressões faciais em imagens 3D para fins de reconhecimento biométrico
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | , |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Instituto de Matemática
Departamento de Ciências da Computação |
| Programa de Pós-Graduação: |
em Ciência da Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/29866 |
Resumo: | A pesquisa realizada apresenta um modelo de rede neural encoder-decoder para remover deformações causadas por expressões faciais em imagens 3D. Este modelo recebe uma imagem 3D da face com ou sem expressões como entrada e gera uma face neutra como saída. O objetivo não é obter um resultado realístico e sim melhorar a precisão de sistemas de reconhecimento facial 3D. Para realizar isso, foi proposto o uso de uma função de custo baseada em um sistema de reconhecimento durante o processo de treinamento para que a rede aprendesse a manter informações inerentes à identidade do indivíduo na saída. Os experimentos usando a base de dados Bosphorus 3D mostraram que a técnica foi bem sucedida em reduzir a diferença entre imagens do mesmo indivíduo afetadas por diferentes expressões faciais e ampliar a distância entre os valores das intraclasses e interclasses. Eles também mostram que nossas imagens neutras geradas sinteticamente melhoram os resultados de quatro métodos de reconhecimento, atingindo assim o objetivo original. |